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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.28 no.2, 2015년, pp.159 - 174
최규빈 (서울대학교 통계학과) , 오희석 (서울대학교 통계학과) , 이영조 (서울대학교 통계학과) , 김동호 (세종대학교 수학통계학부) , 유경상 (서울대학교 의과대학 임상약리학교실)
Dragomiretskiy and Zosso (2014) developed a new decomposition method, termed variational mode decomposition (VMD), which is efficient for handling the tone detection and separation of signals. However, VMD may be inefficient in the presence of missing data since it is based on a fast Fourier transfo...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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신호란 무엇인가? | 신호(signal)란 시간 또는 공간에 따라서 값이 변화하는 물리적인 변수이다. 신호의 종류에는 온도, 전류, 속도, 음성, 이미지 등이 있으며 이러한 신호에 포함된 다양한 주파수를 분석하여 주파수별로 신호를 분리하고자 하는 연구가 지속적으로 진행되었다. | |
변동모드분해법을 경험적모드분해법과 비교하면 어떤가? | 최근에 Dragomiretskiy와 Zosso (2014)는 경험적모드분해의 단점을 보완하여 새로운 신호 분해방법인 변동모드분해법(Variational Mode Decomposition)을 고안하였다. 기본적으로 변동모드분해법은 경험적모드분해법에 비하여 주파수 탐색 및 분리(tone detection and tone separation)에 탁월한 성능을 보인다. 또한 고속퓨리에변환을 기반으로 한 알고리즘을 사용하여 경험적모드분해법보다 잡음에 강건하다는 장점이 있다. | |
고속퓨리에변환으로 분석하고자 하는 신호 f을 결측치 등으로 인해 등간격으로 측정하지 못할 경우 어떤 문제가 발생하는가? | 하지만 경우에 따라 분석하고자 하는 신호 f을 결측치 등으로 인해 등간격으로 측정하지 못할 경우도 존재한다. 이러한 경우 고속퓨리에변환과정을 기반으로 한 변동모드분해법 알고리즘에 문제가 생길 수 있다. Figure 2. |
Bertsekas, D. P. (1976). Multiplier methods: A survey, Automatica, 12, 133-145.
Bertsekas, D. P. (1982). Constrained optimization and Lagrange multiplier methods, Computer Science and Applied Mathematics.
Dragomiretskiy, K. and Zosso, D. (2014). Variational mode decomposition, IEEE Transactionson Signal Processing, 62, 531-544.
Hestenes, M. R. (1969). Multiplier and gradient methods, Journal of Optimization Theory and Applications, 4, 303-320.
Huang, N. E., Shen, Z., Long, S. R., Wu, M. L., Shih, H. H., Zheng, Q., Yen, N. C., Tung, C. C. and Liu, H. H. (1998). The empirical mode decomposition and Hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis, Proceeding of the Royal Society of London A, 454, 903-995.
Kim, D., Lee, Y. and Oh, H.-S. (2006). Hierarchical-likelihood-based wavelet method for denoising signals with missing data, IEEE Signal Processing Letters, 13, 361-364.
Lee, Y. and Nelder, J. A. (1996). Hierarchical generalized linear models (with discussion), Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological), 58, 619-678.
Nocedal, J. and Wright, S. J. (2006). Numerical Optimization, 2nd ed Springer.
Rockafellar, R. T. (1973). A dual approach to solving nonlinear programming problems by unconstrained optimization, Mathematical Programming, 5, 303-320.
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