메서드
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Random Sampling (RS)
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Steepest Ascent Hill Climbing (SAHC)
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Simulated Annealing (SA)
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Genetic Algorithm (GA)
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Tabu Search (TS)
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K-Important (다음 논문에서)
실험 설계
실험 1: 탐색 효율성
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x축: 반복 횟수 [1, n_r]
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n_r: 최대 반복 횟수
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y축: 상관계수
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산출물: line plot + 통계표(상관계수, 채널 정렬 정확도 %, 신호 복원 오차(RMSE)
실험 2: 규모 확장성 평가
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x축: 센서 수 또는 채널 수
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y축: 기준 상관계수(예: 0.95)에 도달하기 까지 수행된 반복 횟수
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0.95 수렴이 어려운 경우에 대비하여 최대 반복 횟수 지정
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산출물: x축이 센서 수 일 때의 line plot, x축이 채널 수 일 때의 line plot
실험 3: 노이즈 강건성 평가
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x축: 노이즈 강도 [0, ?]
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y축: 상관계수
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반복횟수: 노이즈가 없는(clean) 상황에서 상관계수 기준에 도달하기까지 수행된 반복 횟수의 최댓값
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산출물: line plot
To-do List
기준 시계열 생성의 합리성 체크
실험 1 수행
상관계수 임계치 설정에 대한 설명 추가
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알고리즘별 탐색 효율성(Search Efficiency)을 정량적으로 평가하기 위해, 피어슨 상관계수 를 목표 수렴 임계치(Target Convergence Threshold)로 설정하였다. 통계학적으로 이상은 매우 강한 선형 관계를 의미하며, 본 다채널 정렬 문제에서 도달 여부는 미상의 소스 채널들이 참조 파형과 성공적으로 동기화(Synchronization)되었음을 나타내는 타당한 기준이다.
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Nikunen, Joonas, et al. "Permutation alignment of frequency-domain ica by the maximization of intra-source envelope correlations." 2012 Proceedings of the 20th European Signal Processing Conference (EUSIPCO). IEEE, 2012.
