ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討

第37回センシングフォーラム萌芽セッションでの発表資料です。
This is my presentation material of "37th Sensing Forum Hoga Session".

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1. 愛知県⽴⼤学⼤学院 情報科学研究科 ⼩久保 律樹† 神⾕ 幸宏‡ Rev. ARSを⽤いた 信号分離性能に関する検討 I PUB - 8 4 2020/9/3 第37回センシングフォーラム 萌芽セッション 1P-6
2. はじめに 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 1
3. 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 2 IoTの普及 ⼈ 構造物 機械 ⾃然環境 現 実 世 界 動物 センサ ⼼拍 呼吸間隔 損傷具合 ⽔量 通信 IoTデバイス 記録 機械学習 可視化
4. 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 3 データ処理⼿法の⼀つ：周期推定 ⼈ (胸の動き) センサ 呼吸間隔 IoTデバイス 通信 etc... ARS† DFT AMDF 周期推定 ･･･ 呼吸間隔推定など幅広い⽤途 ARSの特徴 計算量が少ない DFTのおよそ1/100 [1] 複数周期信号の周期を別々に推定可 機器台数を削減でき，コストを抑えられる [1] Y . Kamiya: A simple parameter estimation method for periodic signals applicable to vital sensing using Doppler sensors, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, Vol. 10, No. 5, pp. 378-384, September 2017.
5. 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 4 IoT機器の特徴, 搭載するデータ処理⼿法に求められる事 プロセッサやメモリ IoT機器： ⼤量に設置する プロセッサやメモリ： コストがかけられない IoT機器： 設置場所が多様 電⼒供給： バッテリ駆動が多い 低 計算量 少 メモリ 求められること 少 サンプルでの処理 求められること 電⼒供給
6. 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 5 ARSとIoT機器に搭載する⼿法に求められる事の⽐較 ARSの特徴 求められること 少メモリ 少 サンプルでの処理 低 計算量 低 計算量 複数周期信号の周期 を別々に推定可 機器台数の削減 多サンプル ほど ⾼ 精度 多メモリ ※トレードオフ
7. 事を⽰す 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 6 ⽬的 少メモリ ARSは周期推定に必要なサンプル数が少ない ARS 求められること 30 s/周期 ARS --- Others 多サンプル ほど ⾼ 精度 多メモリ ※トレードオフ
8. 計算機シミュレーション 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 7
9. 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 8 計算機シミュレーションの基本的な考え⽅ 調べたいこと どのくらい 少サンプルで 計算機シミュレーション 正確な周期推定を⾏えるか 周 期 推 定 結 果 周期1 周期2 不正解 不正解 周期1 周期2 不正解 不正解 データを取る範囲 周期1 周期2 不正解 不正解 周期1 周期2 正解 正解 正確に推定するのに 必要な最短の信号⻑ これ を⽐較 時刻 信 号 値
10. 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 9 計算機シミュレーションの流れ・条件 基本波形の⽣成 信号の⽣成 周期の推定 推定周期は正解か 信号⻑を延⻑ 開始 終了 現在の信号⻑を記録 Yes No 1波⽬ 2波⽬ 1波⽬ 2波⽬ 2波の⻑さの差：周期差 ⼊⼒信号 1回の試⾏ 「1回の試⾏」を および を変えて⾏い，結果を⽐較 条件 基本波形：sin波 周期信号の数：2つ 1波⽬の周期：40サンプル 2波⽬の周期：42, 43, ･･･, 50サンプル 周期差：2, 3, ･･･, 10サンプル 周期推定範囲：30サンプル〜40+(周期差)+10サンプル DFTの0埋めサンプル数：信号⻑の2〜10倍
11. 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 10 結果 周期差 [サンプル] 必 要 信 号 ⻑ [ 周 期 ] DFT x は信号⻑の倍の サンプル数の0パディング を⾏った事を⽰す
12. 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 11 検討（1）ARSとDFTの結果の⽐較 周期差 [サンプル] 必 要 信 号 ⻑ [ 周 期 ] 0パディングを⽤いない場合 今回の条件においては周期差に関係なく はDFTに対し ARSは より での 周期推定が可能 0パディングを⽤いる場合 DFTは0パディングのサンプル数を増やして いくことで必要な信号⻑が短くなっていく しかし0パディングを⾏うと の⾯から であると考えられる x0 0 DFT ARS x6 計 算 量 低 ⾼ x2 x3 x8 x10
13. 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 12 検討（2）周期差の影響 周期差 [サンプル] 必 要 信 号 ⻑ [ 周 期 ] 周期差がある程度 短い と 必要な信号⻑が ⻑く なる ARSにおいて 信号の分離には ⽐較的 ことを⽰唆
14. まとめ 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 13
15. 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 14 まとめ ARSの特徴 求められること 低 計算量 少メモリ 低 計算量 少 サンプルでの処理 多サンプル ほど ⾼ 精度 多メモリ が必要 ARSがIoT機器に搭載する デ ー タ 処 理 ⼿ 法 と し て 適当であるかを検討 メモリ量や消費電⼒に影 響する必要な計測時間の ⻑さをDFTと⽐較 メモリ量や消費電⼒の ⾯からIoTに有効な周期 推定⼿法である 周期差 [サンプル] 必 要 信 号 ⻑ [ 周 期 ] x0 x10 DFT ARS x6 計 算 量 低 ⾼ ARSは より での 周期推定が可能 DFTは0パディングで必要な信号⻑ が短くなるが の⾯から であると考えられる 0 ARSは計算量のわりには 計測時間が短くてすむ
16. 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 15
17. 2020/9/3 ARSを⽤いた信号分離性能に関する検討 16 使⽤素材クレジット表⽰ http://icooon-mono.com Icons made by Freepik https://www.flaticon.com/ Icons made by Freepik