論文の概要: Robust, Nonparametric, Efficient Decomposition of Spectral Peaks under
Distortion and Interference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08411v1
- Date: Mon, 18 Apr 2022 17:08:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-19 14:34:19.894795
- Title: Robust, Nonparametric, Efficient Decomposition of Spectral Peaks under
Distortion and Interference
- Title（参考訳）: 歪と干渉下におけるスペクトルピークのロバスト, 非パラメトリック, 効率的な分解
- Authors: Kaan Gokcesu, Hakan Gokcesu
- Abstract要約: 本稿では, 高速フーリエ変換を用いて, 周波数スペクトルのスペクトルピークの分解法を提案する。
スペクトルのピークを擬対称関数としてモデル化する。そこでは、距離が大きくなると中心周波数の周りの非増加的な振る舞いが制約となる。
我々のアプローチは、観測システムによって引き起こされる可能性のあるスペクトルの任意の歪み、干渉、ノイズに対してより堅牢である。
- 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: We propose a decomposition method for the spectral peaks in an observed
frequency spectrum, which is efficiently acquired by utilizing the Fast Fourier
Transform. In contrast to the traditional methods of waveform fitting on the
spectrum, we optimize the problem from a more robust perspective. We model the
peaks in spectrum as pseudo-symmetric functions, where the only constraint is a
nonincreasing behavior around a central frequency when the distance increases.
Our approach is more robust against arbitrary distortion, interference and
noise on the spectrum that may be caused by an observation system. The time
complexity of our method is linear, i.e., $O(N)$ per extracted spectral peak.
Moreover, the decomposed spectral peaks show a pseudo-orthogonal behavior,
where they conform to a power preserving equality.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 高速フーリエ変換を用いて, 周波数スペクトルのスペクトルピークの分解法を提案する。
スペクトル上の従来の波形適合法とは対照的に、より堅牢な視点から問題を最適化する。
我々は、スペクトルのピークを擬似対称関数としてモデル化し、距離が増加すると中心周波数の周りの非拡大挙動のみを制約する。
我々のアプローチは、観測システムによって引き起こされる可能性のあるスペクトルの任意の歪み、干渉、ノイズに対してより堅牢である。
本手法の時間複雑性は線形であり,抽出したスペクトルピークあたり$O(N)$である。
さらに、分解されたスペクトルピークは擬直交的挙動を示し、等式を保つ力に適合する。
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