## First, based on the underground transient electromagnetic detection model, sparse representation was performed for the depth-dimensional transient electromagnetic detection signal, which was then projected through a Gaussian random measurement matrix. 最初に、地下過渡電磁検出モデルに基づいて、深さ次元の過渡電磁検出信号に対してスパース表現が実行され、次にガウスランダム測定行列を介して投影されました。

A Signal Reconstruction Method for Memory-Type Transient Electromagnetic Detection Systems in Horizontal Wells

## Gaussian random measurements. ガウスランダム測定。

Phase retrieval for sub-Gaussian measurements

## From the compatibility criterion for two-qubit measurements, we compute the incompatibility probability of a pair of independent random measurements. 2 キュービット測定の互換性基準から、独立したランダム測定値のペアの非互換性確率を計算します。

Incompatibility probability of random quantum measurements.

## We prove asymptotical normality of the joint projection distance with data-dependent centering and normalization when <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$r^{3/2}(m_{1}+m_{2})^{3/2}=o(n/\log n)$ </tex-math></inline-formula> where <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$m_{1}, m_{2}$ </tex-math></inline-formula> denote the matrix row and column sizes, <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$r$ </tex-math></inline-formula> is the rank and <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$n$ </tex-math></inline-formula> is the number of independent random measurements. <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$r^{3/2}(m_{1}+m_{2} )^{3/2}=o(n/\log n)$ </tex-math></inline-formula> where <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$m_{1} , m_{2}$ </tex-math></inline-formula> は行列の行と列のサイズを示します. <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$r$ </tex-math> </inline-formula> はランクで、 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$n$ </tex-math></inline-formula> は独立したランダム測定の数です。

Confidence Region of Singular Subspaces for Low-Rank Matrix Regression

## , short-term memory, attention, mental manipulation, and list-generating fluency) demonstrated lower ICC values and substantial random measurement errors. 、短期記憶、注意、精神操作、およびリスト生成の流暢さ) は、より低い ICC 値と実質的なランダム測定エラーを示しました。

Test-retest reliability and minimal detectable change of the Cognitive Abilities Screening Instrument in patients with dementia

## Six indices of the Wisconsin Card Sorting Test revealed substantial random measurement errors, which should be used cautiously to interpret executive functions over repeated assessments. ウィスコンシン カード ソーティング テストの 6 つの指標は、実質的なランダム測定誤差を明らかにしました。これは、反復評価で実行機能を解釈するために慎重に使用する必要があります。

Test-retest reliability of the Wisconsin Card Sorting Test in people with schizophrenia.

## The RSAT has good to excellent test–retest reliability, a trivial to small practice effect, and indexes of ADS, ADA, and CSA, representing acceptable random measurement error. RSATは、テストと再テストの信頼性が良好から優れており、練習効果はわずかから小さいものであり、ADS、ADA、およびCSAのインデックスは、許容可能なランダム測定誤差を表しています。

Practice Effects, Test–Retest Reliability, and Minimal Detectable Change of the Ruff 2 and 7 Selective Attention Test in Patients with Schizophrenia

## The MDC of the MNA has acceptable random measurement error which is useful for determining whether the change score of a patient is outside the range of random measurement error. MNA の MDC には、患者の変化スコアがランダム測定誤差の範囲外にあるかどうかを判断するのに役立つ許容可能なランダム測定誤差があります。

Test-retest reliability of the Mini Nutritional Assessment and its relationship with quality of life in patients with stroke

## The family of symmetric alpha-stable (SαS) distributions, as a powerful tool for modeling heavy-tailed behaviors, is adopted in this paper to design a robust algorithm for sparse signal reconstruction from linear random measurements corrupted by infinite-variance additive noise. 対称アルファ安定 (SαS) 分布のファミリは、ヘビーテール動作をモデル化するための強力なツールとして、この論文で採用され、無限分散加法性ノイズによって破損した線形ランダム測定からのスパース信号再構築のための堅牢なアルゴリズムを設計します。

Compressive Sensing Using Symmetric Alpha-Stable Distributions for Robust Sparse Signal Reconstruction

## Single-pixel imaging via compressed sensing can reconstruct high-quality images from a few linear random measurements of an object known a priori to be sparse or compressive, by using a point/bucket detector without spatial resolution. 圧縮センシングによるシングル ピクセル イメージングでは、空間分解能のないポイント/バケット検出器を使用して、アプリオリにスパースまたは圧縮性であることがわかっているオブジェクトのいくつかの線形ランダム測定値から高品質の画像を再構築できます。

Super Sub-Nyquist Single-Pixel Imaging by Means of Cake-Cutting Hadamard Basis Sort

## This study evaluated whether a single random measurement of urinary luteinizing hormone (LH) concentration could substitute for the GnRHST in diagnosing and monitoring central precocious puberty (CPP) in girls. この研究では、尿中黄体形成ホルモン（LH）濃度の単一のランダム測定が、少女の思春期早発症（CPP）の診断とモニタリングにおいてGnRHSTの代わりになり得るかどうかを評価しました。

Single random measurement of urinary gonadotropin concentration for screening and monitoring girls with central precocious puberty

## National surveys use single random measurements of kidney markers and therefore overestimate CKD prevalence by 2 to 3 percentage points, largely due to variability in albuminuria. nan

Estimating GFR in the Elderly—New Approaches to an Old Problem

## Most studies ignore the measurement error in SRH despite the bias resulting from even random measurement error. ほとんどの研究は、ランダムな測定誤差から生じるバイアスにもかかわらず、SRHの測定誤差を無視しています。

Subjective health in adolescence: Comparing the reliability of contemporaneous, retrospective, and proxy reports of overall health.

## Assuming normality in random measurement errors, the probability of an actual perturbation is quantified. ランダムな測定誤差の正規性を仮定して、実際の摂動の確率が定量化されます。

AXIAL FLUX PROFILE IN THE ADVANCED TEST REACTOR

## Random measurement matrices are incoherent with any dictionary, but their highly uncertain elements necessitate large storage and make hardware realization difficult. ランダムな測定マトリックスはどの辞書とも一貫性がありませんが、それらの非常に不確実な要素は大容量のストレージを必要とし、ハードウェアの実現を困難にします。

Universal Measurement Matrix Design for Sparse and Co-Sparse Signal Recovery

## Our analysis establishes how the minimum required number of measurements for recovery scales with the network parameters, the properties of the random measurement matrix, and the recovery algorithm. 私たちの分析は、ネットワークパラメータ、ランダム測定マトリックスのプロパティ、および回復アルゴリズムを使用して、回復に必要な最小測定数をどのようにスケーリングするかを確立します。

Measurement Bounds for Compressed Sensing in Sensor Networks With Missing Data

## To realize the high-performance load torque tracking of an electric dynamic load simulator system with random measurement noises and strong position disturbances, a PD-type iterative learning control (ILC) algorithm with adaptive learning gains is proposed in this paper. ランダム測定ノイズと強い位置外乱を伴う電気動的負荷シミュレータシステムの高性能負荷トルク追跡を実現するために、適応学習ゲインを備えたPD型反復学習制御（ILC）アルゴリズムを本論文で提案した。

PD-Type Iterative Learning Control with Adaptive Learning Gains for High-Performance Load Torque Tracking of Electric Dynamic Load Simulator

## Second, we devise a robust HR estimator, which eliminates the respiration signal from the phase of the channel impulse response (CIR) to remove the interference of the harmonics from breathing and adopts dynamic programming (DP) to resist the random measurement noise. 次に、チャネルインパルス応答（CIR）の位相から呼吸信号を除去して呼吸からの高調波の干渉を取り除き、動的計画法（DP）を採用してランダム測定ノイズに抵抗する、堅牢なHR推定器を考案します。

ViMo: Multiperson Vital Sign Monitoring Using Commodity Millimeter-Wave Radio

## This paper is concerned with the state observation problem for a class of parabolic PDE system based on mobile sensor with random measurement delays. この論文は、ランダムな測定遅延を伴うモバイルセンサーに基づく放物型偏微分方程式のクラスの状態観測問題に関係しています。

Observer design for parabolic PDE system based on mobile sensor with random measurement delays

## In this paper, a novel observer design has been suggested for fault detection of networked control systems under random measurement delays. この論文では、ランダムな測定遅延の下でネットワーク化された制御システムの故障を検出するための新しいオブザーバ設計が提案されています。

Robust Interval Type-2 Fuzzy Observer for Fault Detection of Networked Control Systems Subject to Immeasurable Premise Variables

## We show that using the concept of computational frequency-diverse imaging and quasi-random measurement bases, high-fidelity images of objects can be retrieved without the need for any mechanical scanning apparatus and phase shifting circuits. 計算周波数ダイバース イメージングと準ランダム測定ベースの概念を使用して、機械的なスキャン装置や位相シフト回路を必要とせずに、オブジェクトの忠実度の高い画像を取得できることを示します。

From microwaves to submillimeter waves: modern advances in computational imaging, radar, and future trends

## We show that both entangled and product bases chosen by our adaptive scheme perform comparably well with recently-known compressed-sensing element-probing measurements, and also beat random measurement bases for low-rank quantum states. 適応スキームによって選択されたエンタングルベースとプロダクトベースの両方が、最近知られている圧縮センシング要素プロービング測定と同等に機能し、低ランクの量子状態のランダム測定ベースを打ち負かすことを示します。

Adaptive compressive tomography: A numerical study

## Annual uncertainty estimates included random measurement uncertainty, accuracy and precision of the gap filling approach, and uncertainty associated with choice of threshold for atmospheric turbulence filtering and footprint contributions.

Improved gap filling approach and uncertainty estimation for eddy covariance N2O fluxes

## One part of this uncertainty results from the unavoidable random measurement uncertainty, another part can be attributed to the experimental design.

Experimental design and measurement uncertainty in ligand binding studies by affinity capillary electrophoresis

## It is proposed to use one of the statistical methods, namely the Allan variance or a more general concept of structural functions, to study stochastic processes in time sequences representing the implementation of random measurement results in such systems. 統計的手法の1つ、つまりアラン分散または構造関数のより一般的な概念を使用して、そのようなシステムでのランダム測定結果の実装を表す時系列の確率過程を研究することが提案されています。

ВИКОРИСТАННЯ ДИСПЕРСІЇ АЛЛАНА ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ НОРМАЛЬНОЇ РОБОТИ СЕНСОРНИХ ВУЗЛІВ

## Preliminary preparation of data for modeling was carried out, which includes the removal of outliers, uncharacteristic and random measurement results (misses), as well as data gaps. 外れ値、特徴のないランダムな測定結果（ミス）、およびデータギャップの削除を含む、モデリング用のデータの予備準備が実行されました。

Big Data as a Tool for Building a Predictive Model of Mill Roll Wear

## By iteratively selecting new dominant sampling locations, it promotes the recovery accuracy compared to random measurement. 新しい主要なサンプリング位置を繰り返し選択することにより、ランダム測定と比較して回復精度が向上します。

3D Compressed Spectrum Mapping with Sampling Locations Optimization in Spectrum-Heterogeneous Environment

## Different from the popular approach of simultaneously training encoder and decoder using neural network models, the CS theory ensures a high probability of accurate signal reconstruction based on random measurements that is shorter than the length of the original signal under a sparsity constraint. ニューラルネットワークモデルを使用してエンコーダとデコーダを同時にトレーニングする一般的なアプローチとは異なり、CS理論は、スパース性の制約下で元の信号の長さよりも短いランダム測定に基づいて、正確な信号再構成の高い確率を保証します。

Recovering compressed images for automatic crack segmentation using generative models

## To investigate the background concentration of BC in the high Himalaya, random measurements are conducted at five locations at variable microclimates with different anthropogenic influences along a 24-km-long Gangotri Glacier Valley trek, viz. 高ヒマラヤのBCのバックグラウンド濃度を調査するために、ランダムな測定が、長さ24kmのガンゴトリ氷河渓谷のトレッキングに沿って人為的影響が異なるさまざまな微気候の5か所で行われます。

Black carbon pollutants in pristine Himalayan ecosystem: a pilot study along Gangotri Glacier Valley

## However, the existing channel sensing techniques suffer from uncertainty because of random measurement, fast sampling, signal recovery and immediate signal reconstruction algorithm, reliability measurement, implementation complexity, etc. ただし、既存のチャネルセンシング技術は、ランダム測定、高速サンプリング、信号回復および即時信号再構成アルゴリズム、信頼性測定、実装の複雑さなどのために不確実性に悩まされています。

Analog Pulse-Based Channel Sensing for Spectrum Efficient Wireless Data Transmission

## In particular, by means of an innovative tensor width estimation and asymptotic convex geometric analysis, fundamental lower bounds on number of random measurements to guarantee high successful reconstruction probability are established. 特に、革新的なテンソル幅の推定と漸近的な凸状の幾何学的分析によって、高い成功した再構成確率を保証するためのランダム測定の数の基本的な下限が確立されます。

Fundamental Lower Bounds on Number of Random Measurements for Sparse Tensor Signal Reconstruction

## Utilizing electro-optic modulation and pulse shaping for random measurements, we reconstruct the full density matrix of biphoton frequency combs for entangled qudits up to d = 5. ランダム測定に電気光学変調とパルス整形を利用して、d=5までの絡み合ったquditの二光子周波数コムの完全密度行列を再構築します。

High-dimensional frequency-bin tomography with random measurements

## Here, we show that even for strong fluctuations one can still gain detailed information about the state and its entanglement using random measurements. ここでは、強い変動であっても、ランダムな測定を使用して、状態とその絡み合いに関する詳細な情報を取得できることを示しています。

Multipartite entanglement analysis from random correlations

## The experimental recovery of amplitude and phase of a two-layer sample with as little as 7% random measurement is demonstrated. わずか 7% のランダム測定で、2 層サンプルの振幅と位相の実験的な回復が実証されています。

Digital holographic phase imaging based on phase iteratively enhanced compressive sensing.

## Compressed sensing (CS) is an image acquisition method, where only few random measurements are taken instead of taking all the necessary samples as suggested by Nyquist sampling theorem. 圧縮センシング (CS) は、ナイキスト サンプリング定理によって提案されているように、必要なすべてのサンプルを取得する代わりに、少数のランダムな測定値のみが取得される画像取得方法です。

Compressed Sensing for Image Compression: Survey of Algorithms

## Compressive sensing (CS) is an emerging technique that promises to effectively recover a sparse signal from very few random measurements than its dimension. 圧縮センシング (CS) は、その次元よりも非常に少ないランダムな測定値からスパース信号を効果的に回復することを約束する新しい技術です。

Performance Evaluation of CS Based Speech Enhancement using Adaptive and Sparse Dictionaries

## At the receiving terminal, legitimate users can easily extract the watermark as the cryptographic key by using initial keys and the variance characteristic of random measurements. 受信端末では、正当なユーザーは、初期キーとランダム測定の分散特性を使用して、透かしを暗号キーとして簡単に抽出できます。

Cryptographic key distribution over a public network via variance-based watermarking in compressive measurements

## According to random measurements, the average particle size of the Nb silicide cores and average thickness of the SiO2 layer were approximately 61 and 7. 無作為測定によると、Nb シリサイド コアの平均粒子サイズと SiO2 層の平均厚さは、約 61 と 7 でした。

Mechanochemical synthesis and characterisation of niobium silicide nanoparticles

## In this paper, we relax this condition and propose a data-driven method to reconstruct UWB soil echo signals from compressed sensing (CS) random measurements. 本稿では、この条件を緩和し、圧縮センシング (CS) ランダム測定から UWB 土壌エコー信号を再構築するためのデータ駆動型の方法を提案します。

A Deep-Learning-Based Distributed Compressive Sensing in UWB Soil Signals

## Walsh-Hadamard matrices are used for generating pseudo-random measurements which speed up the reconstruction and enables reconstruction of high resolution images. Walsh-Hadamard 行列は、再構成を高速化し、高解像度画像の再構成を可能にする疑似ランダム測定を生成するために使用されます。

Compressed Imaging at Long Range in SWIR

## Random Measurement ランダム測定の概要

Random Measurement ランダム測定
Encyclopedia 百科事典