Study for Generalized singular spectrum analysis

广义奇异谱分析研究

• 批准号: 19700100
• 负责人: MUROTANI Kohei
• 金额: $ 1.03万
• 依托单位: Toyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2007 至 2008
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19700100/
• 关键词: グラフィックス; 拡張SSA; メッシュへのスペクトル分解; 3次元多角形メッシ; ュへの電子透かし; 画像のスペクトル分解; 画像へのノイズ除去; 補間法; 3次元多角形メッシュへの電子透かし; メッシュヘのスペクトル分解

本研究では,フーリエ解析やウェーブレット解析では扱うことが困難であった多次元で複雑なデータ構造に対する新しいスペクトル解析の手法「拡張SSA」の確立を目標としている.本手法は,統計的手法を用いたスペクトル分解法であり,自己相関の取り方の多様性に独自性がある.現在のところ,電子透かし,欠損データの補間,画像へのノイズフィルター,空間2次元時間1次元のデータの類似性検出といった工学的応用に成功している.

这项研究的目标是针对使用傅立叶分析和小波分析难以处理的多维复杂数据结构建立一种新的谱分析方法“扩展SSA”。该方法使用统计方法，它是一种谱分解。目前，它在数字水印、缺失数据插值、图像噪声过滤、空间二维和时间一维数据相似度等方面已得到成功应用。到检测等工程应用。

项目成果

3次元形状モデルのスペクトル分解に関する研究(英語のページ)

3D形状模型谱分解研究（英文页面）

拡張SSAを用いた画像のノイズ除去法(英語語のページ)

使用扩展SSA的图像去噪方法（英文页面）

拡張SSAを用いた画像のノイズ除去法(日本語のページ)

使用扩展SSA的图像去噪方法（日文页面）