強いノイズを含むデータから,低次元システム,元信号,およびシステム/観測ノイズモデルを同時に推定できる新しい動的モード分解(EMDMD)を提案しました.円柱周り流れおよび翼周り流れに適用しその性能を評価しました.
名古屋大学 大学院工学研究科 航空宇宙工学専攻 流体力学研究グループ
Fluid Dynamics Laboratory, Nagoya University
強いノイズを含むデータから,低次元システム,元信号,およびシステム/観測ノイズモデルを同時に推定できる新しい動的モード分解(EMDMD)を提案しました.円柱周り流れおよび翼周り流れに適用しその性能を評価しました.