適応フィルタによるノイズ除去と階層型HMMを用いた経済時系列の認識
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概要
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隠れマルコフモデル(HMM:Hidden Markov Model)を有色ノイズを含む時系列データ認識適用する場合に,ノイズ除去の逆フィルタを通す方法が提案されているが,状態数増加などの問題がある。これを解決するため,著者らは,2つの適応フィルタを用いることにより,ノイズ成分を特定し,こののち,ノイズを人力信号から差し引く処理を示した。本論文ではこの方法を基礎として階層的なHMMを用いることにより経済時系列などの認識に適したシステムを提案する。まず,ノイズを含んだ信号を予測フィルタに通してイノベーションを生成する。このイノベーションを用いて,信号を仮想的なノイズと考えて,もとの信号に含まれるノイズを特定し,そののち原信号からノイズを差し引く処理をする。このように識別された信号レベルの列をカテゴリ化することにより、第2階層のHMMへの人力として用いる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-01-09
著者
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