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講演抄録/キーワード
講演名 2019-09-19 14:45
サンプルホールド信号に対する最適読み取り間隔に関する検討
西村竜一NICT
抄録 (和) MEMS センサーは小型かつ安価に利用できることから,IoT での応用が期待されている.一般に MEMS センサーで観測された情報は,レジスタに一時的に反映されるのみであり,その値はコンピュータ等の制御機器を用いて読み取らなければならない.そのため,レジスタを読むタイミングが遅れると,観測した値を読み飛ばす危険性が生じる.逆に,アップデートされる前に一度読んだレジスタを再度読み込むと,同じ値が2度読まれることになる.したがって,レジスタの値を読み取る時間間隔は,レジスタのアップデートの時間間隔と一致するのが望ましい.そこで,この時間間隔を観測信号に基づいて推定する手法について検討した.これを実現するため,隣り合う観測値を比較した時にそれらの値が一致するかどうかに基づき2値を割り当て,これを確率変数とみなしてモデル化を行った.このモデルに基づく最尤推定により,レジスタのアップデート間隔を推定する手法,ならびに,その手法を実際の観測データに適用した結果について紹介する. 
(英) Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) sensors are promising for IoT applications because they are small and available at low prices. In general, the data observed by a MEMS sensor is temporarily stored in the register and needs to be read out by the host computer before it is updated. Therefore, a delay in reading register may result in the failure of data extraction. In contrast, reading the register twice before update results in the acquisition of redundant data. Therefore, it is desired that the sampling interval by the host computer exactly equals to the update period of the register. For that reason, estimation methods of this update period are herein discussed which is based on the observed data. To achieve this purpose, consecutive pairs of adjacent observed data are compared and binary values are assigned depending on whether they are equal or not. The obtained data sequence is regarded as a collection of binary random variables. Using this model, the update period is estimated by means of maximum likelihood estimation. Examples of applying this method and another to actual MEMS sensor data are presented.
キーワード (和) サンプル間隔 / 最尤推定 / 二項分布 / MEMS センサー / IoT / / /  
(英) sampling interval / maximum likelihood estimation / binomial distribution / MEMS sensor / IoT / / /  
文献情報 映情学技報
資料番号  
発行日  
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研究会情報
研究会 IEICE-IE IEICE-EMM IEICE-LOIS IEE-CMN ME IPSJ-AVM  
開催期間 2019-09-19 - 2019-09-20 
開催地(和) 新潟大学 駅南キャンパス 
開催地(英) Tokimeito, Niigata University 
テーマ(和) マルチメディア通信/システム,ライフログ活用技術,IP放送/映像伝送,メディアセキュリティ,メディア処理(AI,深層学習),一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IEICE-EMM 
会議コード 2019-09-IE-EMM-LOIS-CMN-ME-AVM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) サンプルホールド信号に対する最適読み取り間隔に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A study on the optimal acquisition interval for sample and hold signals 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) サンプル間隔 / sampling interval  
キーワード(2)(和/英) 最尤推定 / maximum likelihood estimation  
キーワード(3)(和/英) 二項分布 / binomial distribution  
キーワード(4)(和/英) MEMS センサー / MEMS sensor  
キーワード(5)(和/英) IoT / IoT  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 西村 竜一 / Ryouichi Nishimura / ニシムラ リョウイチ
第1著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-09-19 14:45:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IEICE-EMM 
資料番号  
巻番号(vol) vol.43 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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