論文の概要: Structural Vibration Signal Denoising Using KLD Regularized Bi-Directional LSTM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11413v2
• Date: Wed, 5 Apr 2023 09:36:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 15:22:33.469301
• Title: Structural Vibration Signal Denoising Using KLD Regularized Bi-Directional LSTM
• Title（参考訳）: KLD正規化二方向LSTMを用いた構造振動信号復調
• Authors: Youzhi Liang, Wen Liang
• Abstract要約: 近年,生物工学の分野では振動信号の利用が増加している。 フットステップによって引き起こされる信号は、個人の歩行、体重、姿勢に関する貴重な情報を提供することができる。 各種ノイズの存在は、フットステップによる信号解析の精度を損なう可能性がある。 KLD正則化とL1正則化を併用した'many-to-many' LSTMモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vibration signals have been increasingly utilized in various engineering fields for analysis and monitoring purposes, including structural health monitoring, fault diagnosis and damage detection, where vibration signals can provide valuable information about the condition and integrity of structures. In recent years, there has been a growing trend towards the use of vibration signals in the field of bioengineering. Activity-induced structural vibrations, particularly footstep-induced signals, are useful for analyzing the movement of biological systems such as the human body and animals. Footstep-induced signals can provide valuable information about an individual's gait, body mass, and posture, making them an attractive tool for health monitoring, security, and human-computer interaction. However, the presence of various types of noise can compromise the accuracy of footstep-induced signal analysis. In this paper, we propose a novel 'many-to-many' LSTM model with a KLD regularizer and L1 regularization, which is effective in denoising structural vibration signals, particularly for regimes with larger amplitudes. The model was trained and tested using synthetic data generated by a single degree of freedom oscillator. Our results demonstrate that the proposed approach is effective in reducing noise in the signals, particularly for regimes with larger amplitudes. The approach is promising for a wide range of applications of footstep-induced structural vibration signals, including healthcare, security, and technology.
• Abstract（参考訳）: 振動信号は, 構造的健康モニタリング, 故障診断, 損傷検出など, 様々な工学的目的に利用され, 構造物の状態や整合性に関する貴重な情報を提供するようになっている。 近年,生物工学の分野では振動信号の利用が増加している。 活性誘発構造振動、特にフットステップによる信号は、人体や動物などの生体系の運動を分析するのに有用である。 フットステップによって引き起こされる信号は、個人の歩行、体重、姿勢に関する貴重な情報を提供し、健康モニタリング、セキュリティ、人間とコンピュータのインタラクションのための魅力的なツールとなる。 しかし、様々なノイズの存在は、フットステップによる信号解析の精度を損なう可能性がある。 本稿では,KLD正則化とL1正則化を併用した新しいLSTMモデルを提案する。 モデルは、単一の自由振動子によって生成された合成データを用いて訓練され、試験された。 その結果,提案手法は信号のノイズ低減に有効であり,特に振幅の大きいレジームに対して有効であることがわかった。 このアプローチは、医療、セキュリティ、技術など、フットステップによる構造的振動信号の幅広い応用に有望である。

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