論文の概要: Signal-noise separation using unsupervised reservoir computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04870v2
• Date: Thu, 30 May 2024 05:47:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 20:25:21.141036
• Title: Signal-noise separation using unsupervised reservoir computing
• Title（参考訳）: 教師なし貯水池計算を用いた信号ノイズ分離
• Authors: Jaesung Choi, Pilwon Kim,
• Abstract要約: 本稿では,時系列予測に基づく信号雑音分離手法を提案する。 元の信号と再構成信号の差から雑音分布を推定する。 この方法は機械学習アプローチに基づいており、決定論的信号か雑音分布のどちらかについて事前の知識を必要としない。
• 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: Removing noise from a signal without knowing the characteristics of the noise is a challenging task. This paper introduces a signal-noise separation method based on time series prediction. We use Reservoir Computing (RC) to extract the maximum portion of "predictable information" from a given signal. Reproducing the deterministic component of the signal using RC, we estimate the noise distribution from the difference between the original signal and reconstructed one. The method is based on a machine learning approach and requires no prior knowledge of either the deterministic signal or the noise distribution. It provides a way to identify additivity/multiplicativity of noise and to estimate the signal-to-noise ratio (SNR) indirectly. The method works successfully for combinations of various signal and noise, including chaotic signal and highly oscillating sinusoidal signal which are corrupted by non-Gaussian additive/ multiplicative noise. The separation performances are robust and notably outstanding for signals with strong noise, even for those with negative SNR.
• Abstract（参考訳）: ノイズの特性を知らずに信号からノイズを除去することは難しい課題である。 本稿では,時系列予測に基づく信号雑音分離手法を提案する。 我々はReservoir Computing (RC) を用いて、所定の信号から「予測可能な情報」の最大部分を抽出する。 RCを用いて信号の定性成分を再現し、元の信号と再構成信号との差から雑音分布を推定する。 この方法は機械学習アプローチに基づいており、決定論的信号か雑音分布のどちらかについて事前の知識を必要としない。 雑音の加算率/乗算率を同定し、信号対雑音比(SNR)を間接的に推定する方法を提供する。 この手法は、カオス信号や非ガウス加法/乗法雑音によって劣化する高振動正弦波信号を含む様々な信号と雑音の組み合わせに対してうまく機能する。 分離性能はロバストであり、強い雑音を持つ信号には特に優れており、負のSNRを持つ信号にも顕著である。

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