サポートベクタ法を用いた分布表現型自己回帰モデルと高次スペクトル推定(通信理論, 信号理論基礎)
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概要
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生体信号等の非正規時系列の特徴を記述する際, パワースペクトルだけでなく高次スペクトルも参照する必要があり, その統計的変動の少ない推定値を得るために, パラメトリック推定法の確立が望まれてきた. これまでパラメトリックモデルとして, ニューラルネットワーク自己回帰モデルなどの関数表現型の自己回帰モデルに関する検討がなされてきたが, これとは異なる形式として時系列の相関情報を条件付確率密度関数で表現した分布表現型の自己回帰モデルが提案されている. しかしながら, 既存の分布表現型の自己回帰モデルは, 高次スペクトル推定を想定しておらず, モデルの定常性などの問題がある. そこで, 本論文では, 定常条件を付加した, サポートベクタ法を用いた新たな分布表現型自己回帰モデルを提案する. 更に, そのモデルより時系列の高次スペクトルを推定する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-08-01
著者
-
臼井 支朗
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
臼井 支朗
理研脳科学総合研究センター
-
戸田 尚宏
愛知県立大学情報科学部
-
臼井 支朗
名古屋大学工学部電気学科
-
西口 善朋
豊橋技術科学大学情報工学系
-
臼井 支朗
豊橋技科大
-
西口 善朋
中部大学 先進計測研究センター
-
臼井 支朗
独立行政法人 理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学 : 理研・脳科学総合研究センター
-
戸田 尚宏
愛知県立大学大学院情報科学研究科
-
臼井 支朗
豊橋技術科学大学
-
臼井 支朗
理化学研究所
-
戸田 尚宏
愛知県立大学 大学院 情報科学研究科
-
戸田 尚宏
愛知県立大学
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