局所定常的なデータにおけるインパルスノイズの検出および除去
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説明
本研究では、データに混在したインパルスノイズの検出および除去を行う。異常値の判別に、経験的に得られた閾値を用いることが多いが、データに統計的な性質を仮定することで、正常な範囲を自動的に推定できれば、異常検出の手法を一般化するのに役立つ。そこで、データに局所的な弱定常性を、ノイズにインパルス的波形を仮定し、データのウェーブレット係数にカルマンフィルタを適用し、その誤差共分散を用いて、正常値の範囲の推定を行った。ウェーブレット変換と組み合わせることにより、値の変化の激しさをより良く局所化し、ノイズを検出できると思われる。誤検出が見られるものの、概ね良好な検出結果が得られた報告である。
収録刊行物
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- 第77回全国大会講演論文集
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第77回全国大会講演論文集 2015 (1), 289-290, 2015-03-17
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050011097171465472
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- NII論文ID
- 170000164522
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00163901/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles