Compressive Sensingを用いた高効率多次元データ変化検知におけるデータ復元率改善手法の一検討(一般,モバイルアプリケーション,ユビキタスサービス,モバイル分散クラウド,モバイルアドホックネットワーク,センサネットワーク,モバイルネットワーク及び一般)
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概要
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多次元データから効率的に変化検知を実現する方法の1つとして,テンソル分解を行い特徴スペクトルからコアテンソルを取り出すことで変化検知を行っていた.ここでコアテンソルとCompressive Sensingを利用して得たセンシングベクトルをかわりに扱うことにより処理付加の増大を回避しながら効率的な検知が可能な方式が提案されている.そこで本項では入力信号の分布の非零の要素に着目し分布に応じてサンプル数を動的に変えることにより効率的な変化検知手法を提案する提案手法のシュミュレーション実験をすることで従来手法と比べもとデータの復元率の高さの改善を示す。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-05-16
著者
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