論文の概要: Multimodal Exponentially Modified Gaussian Oscillators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12202v1
• Date: Sun, 25 Sep 2022 11:48:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 18:09:18.455742
• Title: Multimodal Exponentially Modified Gaussian Oscillators
• Title（参考訳）: マルチモーダル指数型ガウス振動子
• Authors: Christopher Hahne
• Abstract要約: 本研究では,任意振動項を持つ3段階多モード指数修正ガウスモデルを提案する。 これにより、人工物に苦しむ合成超音波信号を完全に回収することができる。 得られた特徴の分類能力を示すために実データ実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.233733499457509
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Acoustic modeling serves de-noising, data reconstruction, model-based testing and classification in audio processing tasks. Previous work dealt with signal parameterization of wave envelopes either by multiple Gaussian distributions or a single asymmetric Gaussian curve, which both fall short in representing super-imposed echoes sufficiently well. This study presents a three-stage Multimodal Exponentially Modified Gaussian (MEMG) model with an optional oscillating term that regards captured echoes as a superposition of univariate probability distributions in the temporal domain. With this, synthetic ultrasound signals suffering from artifacts can be fully recovered, which is backed by quantitative assessment. Real data experimentation is carried out to demonstrate the classification capability of the acquired features with object reflections being detected at different points in time. The code is available at https://github.com/hahnec/multimodal_emg.
• Abstract（参考訳）: 音響モデリングは、音声処理タスクにおけるノイズ除去、データ再構成、モデルベーステストおよび分類を提供する。 従来の研究は、複数のガウス分布または1つの非対称ガウス曲線によって波包みの信号パラメータ化に対処した。 本研究では,時間領域における単変量確率分布の重ね合わせとして,捕えられたエコーを重畳するオプショナル発振項を持つ3段階マルチモーダル指数修正ガウスモデルを提案する。 これにより、人工物に苦しむ合成超音波信号を完全に回収することができ、定量的評価によって裏付けられる。 実データ実験を行い,異なる地点で物体反射を検出することによって得られた特徴の分類能力を実証した。 コードはhttps://github.com/hahnec/multimodal_emgで入手できる。

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