Fugu-MT 論文翻訳(概要): SRMD: Sparse Random Mode Decomposition

論文の概要: SRMD: Sparse Random Mode Decomposition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06108v1
Date: Tue, 12 Apr 2022 22:40:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-14 12:45:03.154592
Title: SRMD: Sparse Random Mode Decomposition
Title（参考訳）: SRMD:スパースランダムモード分解
Authors: Nicholas Richardson, Hayden Schaeffer, Giang Tran
Abstract要約: スペクトル図へのスパース近似を構築し,時系列データをランダムに解析する手法を提案する。スペクトル図のスペーサー化により、時間周波数クラスタの分離が急激になるため、固有モードの同定が容易になる。応用例としては、信号表現、外乱除去、モード分解などがある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Signal decomposition and multiscale signal analysis provide many useful tools for time-frequency analysis. We proposed a random feature method for analyzing time-series data by constructing a sparse approximation to the spectrogram. The randomization is both in the time window locations and the frequency sampling, which lowers the overall sampling and computational cost. The sparsification of the spectrogram leads to a sharp separation between time-frequency clusters which makes it easier to identify intrinsic modes, and thus leads to a new data-driven mode decomposition. The applications include signal representation, outlier removal, and mode decomposition. On the benchmark tests, we show that our approach outperforms other state-of-the-art decomposition methods.
Abstract（参考訳）: 信号分解と多スケール信号解析は、時間周波数解析に有用な多くのツールを提供する。スペクトル図へのスパース近似を構築し,時系列データをランダムに解析する手法を提案する。ランダム化は時間窓の位置と周波数サンプリングの両方であり、全体のサンプリングと計算コストを下げる。スペクトログラムのスパース化は、時間周波数クラスタ間の鋭い分離につながり、本質的なモードの識別が容易になるため、新たなデータ駆動モードの分解につながる。応用例としては、信号表現、異常除去、モード分解などがある。ベンチマークテストでは,本手法が他の最先端分解法よりも優れていることを示す。

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