| Project/Area Number |
23K03622
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 18020:Manufacturing and production engineering-related
|
|---|
| Research Institution | Toyama Prefectural University |
|---|
Principal Investigator |
神谷 和秀 富山県立大学, 工学部, 教授 (00244509)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
|
|---|
| Keywords | ウェーブレット変換 / 非定常信号 / 標本化定理 / 超解像 / エイリアシング |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究では，誰もが当たり前と思ってきた標本化定理（サンプリングの定理）のプロセスに疑問を持ち，避けられてきたエイリアシング現象を最大限活用して，標本化定理の再検討を行っている．これまでに確立した「異なるフィルタ条件の多チャンネル同期サンプリングデータを組み合わせることでナイキスト周波数を超えた信号まで復元できる技術」で非定常信号においても適応可能なアルゴリズムを構築する．
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，アナログ（連続）信号をデジタル（離散）信号に変換する標本化定理（サンプリング定理）に関する研究であり，これまでに考案した「異なるフィルタ条件の多チャンネル同期サンプリングデータを組み合わせることでナイキスト周波数を超えた信号まで復元できる技術」を用いて，非定常信号に対しても適応可能なアルゴリズムをウェーブレット変換の利用によって構築することを目的としている．
2023年度は，ウェーブレット変換を復元アルゴリズムに組み込むための基礎データを取得するため，エイリアシングが生じていない信号とエイリアシングが生じている信号について，それぞれウェーブレット変換し，その結果を比較した．当初の計画ではシミュレーションと実験の両面から実施することとしていたが，外乱の影響が問題となり，本年度はシミュレーションに絞って調査を行うこととした．結果の概略は，ナイキスト周波数から十分に離れた周波数領域では，傾向として，両者に大きな違いは見られなかった．一方で，ナイキスト周波数の周辺では時間的に周期性のある誤差が生じることがわかった．ただし，現状では定量化までは行うことができなかった．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
これまでに考案した「異なるフィルタ条件の多チャンネル同期サンプリングデータを組み合わせることでナイキスト周波数を超えた信号まで復元できる技術」について，ウェーブレット変換を復元アルゴリズムに組み込むための基礎データを取得し，定性的ではあるがデータの取得を行うことができた．
|
| Strategy for Future Research Activity |
研究計画に沿って復元アルゴリズムへのウェーブレト変換の組み込みの検討を行う．
|
