| 題名 | オンボードRLスナバの実装位置によるPDN共振抑制効果の比較 |
| 著者 | *谷村 亮 (岡山大学工学部 光電磁波工学研究室), 五百旗頭 健吾, 豊田 啓孝 (岡山大学工学部電気通信系学科) |
| ページ | p. 119 |
| キーワード | RLスナバ, EMI, 電源バウンス, 電源供給回路, 共振抑制 |
| アブストラクト | IC電源供給回路の寄生インピーダンスが関与する共振を抑制するRLスナバについて,プリント基板上での実装位置による共振抑制効果を実験的に検証した.RLスナバをIC近傍または遠方に実装した評価基板を作製し,共振抑制効果を検証した.その結果,遠方実装の場合でも十分な共振抑制効果を確認した. |
| 題名 | EDLCを用いたセンサネットワーク実証試験機の試作(2) |
| 著者 | *田中 直樹 (松江工業高等専門学校/専攻科), 飯塚 育生, 福間 眞澄 (松江工業高等専門学校/電気工学科), 福島 志斗 (松江工業高等専門学校/実践教育支援センター), 内田 孝幸 (佐藤工務所) |
| ページ | p. 120 |
| キーワード | 電気二重層キャパシタ, WSNN, 太陽電池 |
| アブストラクト | 電気二重層キャパシタはリチウムイオン二次電池と比べエネルギー密度は遠く及ばないものの，安全で寿命が長く，急速充放電ができ，高温や低温でも動作する点で優れている蓄電器である。このことから，小電力であれば太陽電池パネルと組み合わせることで，屋外で利用できる独立型の電源を実現できる可能性があると考えられる。昨年度に発表した装置は機能や充電回路などに問題・不備があったため，それらを変更･改善した点について報告する。 |
| 題名 | 光水面センシングシステムの経路分離法における受光パワーの信号光波長依存性 |
| 著者 | *岸本 淳志, 徳永 星哉, 北村 心, 増田 浩次 (島根大学) |
| ページ | p. 121 |
| キーワード | 水面センシング, 経路分離法, 波長依存性 |
| 題名 | 多数のセンサを利用した室内状況に合わせた簡便な家電群の制御設定手法の提案 |
| 著者 | *岩崎 俊, 笹間 俊彦, 川村 尚生, 菅原 一孔 (鳥取大学大学院工学研究科情報エレクトロニクス専攻) |
| ページ | pp. 122 - 123 |
| キーワード | センサネットワーク, 家電, 省エネ, 機械学習 |
| 題名 | 汎化ガウス混合モデルの学習による地震予知の可能性 |
| 著者 | *宮田 正明 (岡山大学工学部), 山根 延元 (岡山大学大学院自然科学研究科) |
| ページ | pp. 124 - 125 |
| キーワード | 地震予知, 汎化ガウス混合モデル, 高感度地震計波形 |
| アブストラクト | 本論文では汎化ガウス混合モデルによる信号の特徴分類能力を地震予知に応用するための基本的な検討を行う。いくつかのマグニチュードの地震発生前の数箇所・時刻における高感度地震計波形データを用いてガウス混合モデルを学習し，地震予知の可能性があることを検証した。 |
| 題名 | Prediction of Output Response Probability for Stochastic Acoustic Systems Using Information Criterion |
| 著者 | *Yasuo Mitani (Fukuyama University) |
| ページ | pp. 126 - 127 |
| キーワード | regression analysis, prediction of noise environment, stochastic system, entropy criterion, response probability |
| アブストラクト | It is impossible to evaluate precisely the acoustic characteristics of complicated systems by using the traditional methods. In such a case, we employ usually a kind of regression analysis method between the input and output fluctuations. In this paper, by introducing an entropy criterion as an evaluation criterion of this stochastic system identification, we propose a practical method of regression analysis matched to the prediction of output response probability of complicated actual stochastic systems by applying an entropy criterion to the above extended regression analysis method. Finally, the effectiveness of the proposed method is experimentally confirmed by applying it to an actual room acoustic system. |