論文の概要: Consistent Signal Reconstruction from Streaming Multivariate Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12459v2
- Date: Wed, 31 Jan 2024 11:56:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-01 20:16:23.936453
- Title: Consistent Signal Reconstruction from Streaming Multivariate Time Series
- Title（参考訳）: ストリーミング多変量時系列からの一貫性信号再構成
- Authors: Emilio Ruiz-Moreno, Luis Miguel L\'opez-Ramos, Baltasar
Beferull-Lozano
- Abstract要約: 我々は,ストリーミング時系列データから一貫した信号再構成の概念を初めて定式化する。
提案手法は, 類似しているが非一貫性の再構成と比較して, サンプリングレートで良好な誤差速度の減衰を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.448070998907116
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digitalizing real-world analog signals typically involves sampling in time
and discretizing in amplitude. Subsequent signal reconstructions inevitably
incur an error that depends on the amplitude resolution and the temporal
density of the acquired samples. From an implementation viewpoint, consistent
signal reconstruction methods have proven a profitable error-rate decay as the
sampling rate increases. Despite that, these results are obtained under offline
settings. Therefore, a research gap exists regarding methods for consistent
signal reconstruction from data streams. Solving this problem is of great
importance because such methods could run at a lower computational cost than
the existing offline ones or be used under real-time requirements without
losing the benefits of ensuring consistency. In this paper, we formalize for
the first time the concept of consistent signal reconstruction from streaming
time-series data. Then, we present a signal reconstruction method able to
enforce consistency and also exploit the spatiotemporal dependencies of
streaming multivariate time-series data to further reduce the signal
reconstruction error. Our experiments show that our proposed method achieves a
favorable error-rate decay with the sampling rate compared to a similar but
non-consistent reconstruction.
- Abstract（参考訳）: 実世界のアナログ信号のデジタル化は、通常、サンプリング時間と振幅の離散化を伴う。
その後の信号再構成は、取得したサンプルの振幅分解能と時間密度に依存するエラーを必然的に負う。
実装の観点からは、サンプリング率の増加に伴い、一貫した信号再構成法は利益率の低下を証明している。
それにもかかわらず、これらの結果はオフライン設定で得られる。
したがって、データストリームからの一貫した信号再構成方法に関する研究ギャップが存在する。
この問題を解決することは、既存のオフライン手法よりも計算コストが低い場合や、一貫性の確保のメリットを失うことなく、リアルタイムな要件の下での使用が可能なため、非常に重要である。
本稿では,ストリーミング時系列データから一貫した信号再構成の概念を初めて定式化する。
そこで,本研究では,一貫性を強制し,多変量時系列データの時空間依存性を利用して信号再構成誤差を低減できる信号再構成手法を提案する。
提案手法は, 類似しているが非矛盾な再構成に比べて, サンプリング速度で良好な誤差速度の減衰を達成できることを示す。
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