【誤訳訂正書】
【提出日】令和2年8月18日(2020.8.18)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２６】
本開示の一実施形態によれば、１つ以上の係数に基づいて、エネルギー値およびエントロピー値は、例えば、シャノンのエントロピー技術を使用して得ることができる。１つ以上の信号クラス→に対応する信号のエネルギー値およびエントロピー値は、値、例えばエネルギー／エントロピーの比率を測定する。信号ｉに対する比率をｘｉで表すこととする。したがって、信号データの第１のセットには、（複数の信号のうちの）各信号の１つの測定値がある。さらに、（複数の信号のうちの）信号をマザーウェーブレットの可能性のあるセットでウェーブレット変換を使用して得られたｎ個のウェーブレット係数のエネルギーは、以下の式（１）で表すことができる。
【数１】
2019121376.tif 000001
１つ以上の係数に対するシャノンのエントロピーは、以下の式（２）のように定義することができる。
【数２】
2019121376.tif 000002
ここで、ｐｉは、各ウェーブレット係数に対するエネルギー確率の分布Ｃｉである。
したがって、マザーウェーブレットの可能性のあるセットを使用した（複数の信号のうちの）信号についてのエネルギーとシャノンのエントロピーの比率（ｘｉで表される）は、次のように定義することができる。
【数３】
2019121376.tif 000003
および
【数４】
2019121376.tif 000004
例示的な実装では、エネルギーとシャノンのエントロピーの比率に対応する１つ以上の係数ならびに式（３）および（４）に基づいて、信号の第１のセットのエントロピー比およびマルチレベルウェーブレットエントロピーを含むエネルギー値およびエントロピー値は、次のように得ることができる。
エネルギー値＝１１２．４８１８１０３、
エントロピー値＝−２４．０２９１１５、および
エントロピー比＝−４．６８１０６３３８
本開示の実施形態は、エネルギー値およびエントロピー値の計算を、エネルギーとシャノンのエントロピーの比率の使用のみに限定しないことに留意されたい。一実施形態では、エネルギー値およびエントロピー値を得るために、同様の他の計算、例えば、ｘｉを得るためのマルチレベルウェーブレット時間エネルギーシャノンエントロピー（ＭＷＴＥＥ）を実行することができる。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習タスクを容易にするための最適なマザーウェーブレットを得るための方法であって、プロセッサに実装された、
複数の信号に基づいて、１つ以上のハードウェアプロセッサによって信号データの第１のセットを識別するステップであって、前記信号データの第１のセットが、１つ以上の信号クラスに対応するラベル付きデータセットを含む、ステップと、
前記信号データの第１のセットおよびマザーウェーブレットの可能性のあるセットに基づいて、前記マザーウェーブレットの可能性のあるセットによるウェーブレット変換に対応する信号の第１のセットのエントロピー比およびマルチレベルウェーブレットエントロピーを含むエネルギー値およびエントロピー値を計算するステップと、
前記エネルギー値およびエントロピー値に基づいて、前記１つ以上の信号クラスに対応する前記信号の第１のセットの重心の値および標準偏差の値を含む信号データの第２のセットを計算するステップと、
前記信号データの第２のセットに基づいて、前記１つ以上の信号クラスに対応する前記重心間の距離を含む距離値のセットを計算するステップであって、前記距離値のセットが、前記信号データの第２のセットに対応する関数に基づいて計算される、ステップと、
前記１つ以上の信号クラスに対応する前記距離値のセットおよび標準偏差の前記値に基づいて、前記信号の第１のセットの前記ウェーブレット変換を実行するための１つ以上の最適なマザーウェーブレットを得るステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記距離値のセットを計算するステップが、前記１つ以上の最適なマザーウェーブレットを得るために、前記エネルギー値およびエントロピー値に基づいて、Ｎノルム技法を使用して、前記距離値のセットを正規化するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つ以上の最適なマザーウェーブレットを得るステップが、前記１つ以上の信号クラスを分類するために、前記ラベル付きデータセットに基づいて前記マザーウェーブレットの可能性のあるセットを解析するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
機械学習タスクを容易にするための最適なマザーウェーブレットを得るためのシステムであって、
命令を記憶するメモリと、
１つ以上の通信インタフェースと、
前記１つ以上の通信インタフェースを介して前記メモリに結合された１つ以上のハードウェアプロセッサと、
を含み、前記１つ以上のハードウェアプロセッサが、前記命令によって、
複数の信号に基づいて、前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、１つ以上の信号クラスに対応するラベル付きデータセットを含む信号データの第１のセットを識別し、
マザーウェーブレットの可能性のあるセットおよび前記信号データの第１のセットに基づいて、前記マザーウェーブレットの可能性のあるセットによるウェーブレット変換に対応する信号の第１のセットのエントロピー比およびマルチレベルウェーブレットエントロピーを含むエネルギー値およびエントロピー値を計算し、
前記エネルギー値およびエントロピー値に基づいて、前記１つ以上の信号クラスに対応する前記信号の第１のセットの重心の値および標準偏差の値を含む信号データの第２のセットを計算し、
前記信号データの第２のセットに基づいて、前記１つ以上の信号クラスに対応する前記重心間の距離を含む、前記信号データの第２のセットに対応する関数に基づいて計算される距離値のセットを計算し、
前記１つ以上の信号クラスに対応する前記距離値のセットおよび前記標準偏差の値に基づいて、前記信号の第１のセットのウェーブレット変換を実行するための１つ以上の最適なマザーウェーブレットを得る、
ように構成される、システム。
【請求項５】
前記距離値のセットが、前記１つ以上の最適なマザーウェーブレットを得るために、前記エネルギー値およびエントロピー値に基づいて、Ｎノルム技法を使用して、前記距離値のセットを正規化することによって計算される、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記１つ以上の最適なマザーウェーブレットが、前記１つ以上の信号クラスを分類するために、前記ラベル付きデータセットに基づいて前記マザーウェーブレットの可能性のあるセットを解析することによって得られる、請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
１つ以上のハードウェアプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のハードウェアプロセッサに機械学習タスクを容易にするための最適なマザーウェーブレットを得るための方法を実行させる１つ以上の命令を含む１つ以上の非一時的機械可読情報記憶媒体であって、前記方法が、
＊  （ｉ）複数の信号に基づいて、前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、１つ以上の信号クラスに対応するラベル付きデータセットを含む信号データの第１のセットを識別するステップと、
（ｉｉ）前記信号データの第１のセットおよびマザーウェーブレットの可能性のあるセットに基づいて、前記マザーウェーブレットの可能性のあるセットによるウェーブレット変換に対応する信号の第１のセットのエントロピー比およびマルチレベルウェーブレットエントロピーを含むエネルギー値およびエントロピー値を計算するステップと、
（ｉｉｉ）前記エネルギー値およびエントロピー値に基づいて、前記１つ以上の信号クラスに対応する前記信号の第１のセットの重心の値および標準偏差の値を含む信号データの第２のセットを計算するステップと、
（ｉｖ）前記信号データの第２のセットに基づいて、前記１つ以上の信号クラスに対応する前記重心間の距離を含む、前記信号データの第２のセットに対応する関数に基づいて計算される距離値のセットを計算するステップと、
（ｖ）前記１つ以上の信号クラスに対応する前記距離値のセットおよび標準偏差の前記値に基づいて、前記信号の第１のセットのウェーブレット変換を実行するための１つ以上の最適なマザーウェーブレットを得るステップと、
を含む、１つ以上の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項８】
前記距離値のセットを計算するステップが、前記１つ以上の最適なマザーウェーブレットを得るために、前記エネルギー値およびエントロピー値に基づいて、Ｎノルム技法を使用して、前記距離値のセットを正規化するステップを含む、請求項７に記載の１つ以上の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項９】
前記１つ以上の最適なマザーウェーブレットを得るステップが、前記１つ以上の信号クラスを分類するために、前記ラベル付きデータセットに基づいて前記マザーウェーブレットの可能性のあるセットを解析するステップを含む、請求項７に記載の１つ以上の非一時的機械可読情報記憶媒体。