Title:
低ランクスパース分解に基づく引火性液体検出信号のノイズ除去方法
Document Type and Number:
Japanese Patent JP6934693
Kind Code:
B1
Abstract:
【課題】 低ランクスパース分解に基づく引火性液体検出信号のノイズ除去方法を提供することを課題とする。【解決手段】 本発明は、低ランクスパース分解に基づく引火性液体検出信号のノイズ除去方法を開示し、前記方法は以下のステップＳ１〜Ｓ４を含む。すなわち、Ｓ１：測定対象となる引火性液体の検出信号X１を収集するステップ、Ｓ２：検出信号X１をクリーニングおよび前処理して信号Ｘ２を得るステップ、Ｓ３：ステップＳ１〜Ｓ２をｎ回繰り返し、毎回得られたベクトルを列として、最後に１つのｍ×ｎ行列Ｘを得るステップ、Ｓ４：低ランクスパース分解に基づいて、得られた信号Xについて信号成分の分解およびノイズを除去して、ノイズ除去後の信号Ｌを得るステップである。本発明によって提供される引火性液体検出信号のノイズ除去方法は、検出信号をクリーニングと前処理した後、低ランクスパース分解に基づいて、信号の分解およびノイズ除去を行い、引火性液体の検出確度の向上に役立つ。【選択図】 図１
Inventors:
Week winter plum
King super
Peng Shou
Yu Hong Jia
Zhao Wei
King super
Peng Shou
Yu Hong Jia
Zhao Wei
Application Number:
JP2021046368A
Publication Date:
September 15, 2021
Filing Date:
March 19, 2021
Export Citation:
Assignee:
Chengdu University of Technology
International Classes:
G01N22/00
Foreign References:
| CN110443301A | ||||
| CN111583230A |
Other References:
Nematollah Zarmehi et al.,Low Rank and Sparse Decomposition for Image and Video Applications,IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2020年07月07日,vol. 30, no. 7,p. 2046-p. 2056
Junbo Chen et al.,Low-Rank and Sparse Decomposition Model for Accelerating Dynamic MRI Reconstruction,Journal of Healthcare Engineering,2017年08月08日,vol. 2017,Article ID 9856058
Xiaoming Yuan et al.,Sparse and Low-Rank Matrix Decomposition via Alternating Direction Methods,Pacific Jpurnal of Optimization,2013年,vol. 9, no. 1,p. 167-p. 180
Junbo Chen et al.,Low-Rank and Sparse Decomposition Model for Accelerating Dynamic MRI Reconstruction,Journal of Healthcare Engineering,2017年08月08日,vol. 2017,Article ID 9856058
Xiaoming Yuan et al.,Sparse and Low-Rank Matrix Decomposition via Alternating Direction Methods,Pacific Jpurnal of Optimization,2013年,vol. 9, no. 1,p. 167-p. 180
Attorney, Agent or Firm:
Hitoshi Shinbo
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