論文の概要: A Deep Neural Network Based Reverse Radio Spectrogram Search Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13854v1
- Date: Fri, 24 Feb 2023 04:28:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 15:11:21.138905
- Title: A Deep Neural Network Based Reverse Radio Spectrogram Search Algorithm
- Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた逆ラジオスペクトログラム探索アルゴリズム
- Authors: Peter Xiangyuan Ma, Steve Croft, Andrew P. V. Siemion
- Abstract要約: 我々は,無線スペクトログラムデータに注目する信号を探索する高速でモジュラーなディープラーニングアルゴリズムを開発した。
我々は、エネルギー検出アルゴリズムによって返されるフィルタリングデータに対してオートエンコーダを訓練した。
我々は従来のトランスフォーマーアーキテクチャから周波数ベースの埋め込みに位置埋め込み層を適用した。
- 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 developed a fast and modular deep learning algorithm to search for
lookalike signals of interest in radio spectrogram data. First, we trained an
autoencoder on filtered data returned by an energy detection algorithm. We then
adapted a positional embedding layer from classical Transformer architecture to
a frequency-based embedding. Next we used the encoder component of the
autoencoder to extract features from small (~ 715,Hz with a resolution of
2.79Hz per frequency bin) windows in the radio spectrogram. We used our
algorithm to conduct a search for a given query (encoded signal of interest) on
a set of signals (encoded features of searched items) to produce the top
candidates with similar features. We successfully demonstrate that the
algorithm retrieves signals with similar appearance, given only the original
radio spectrogram data.
- Abstract（参考訳）: ラジオスペクトログラムデータに注目するルックアライズな信号を探すために,高速かつモジュール型のディープラーニングアルゴリズムを開発した。
まず,エネルギー検出アルゴリズムによって返されるフィルタデータに対して自動エンコーダを訓練した。
次に、従来のトランスフォーマーアーキテクチャから周波数ベースの埋め込みに位置埋め込み層を適用した。
次に、オートエンコーダのエンコーダ成分を用いて、ラジオスペクトログラムの小さな (約715,Hz、周波数ビンあたり2.79Hz) 窓から特徴を抽出した。
提案手法では,類似した特徴量を持つ最上位候補を生成するために,信号群(検索項目の符号化特徴)上で与えられた問合せ(興味の符号化信号)の探索を行う。
我々は,元のラジオスペクトログラムデータのみを考慮し,類似した外観の信号の検索に成功した。
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