周波数解析のためのモデル選択について(信号処理及び一般)
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概要
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本稿では, 周波数解析において, パワースペクトルの値の大きい順に成分を選び, 適当な成分数をモデル選択により決める方法を, より一般的な直交回帰の枠組で考えた.まず, 予測二乗誤差の最小二乗誤差に基づく不偏推定量として構成されるモデル選択規準のペナルティ項が, 真の成分数に依存する形で与えられることを示した.したがって, このタイプのモデル選択規準を応用上直接計算することは困難であることが示された.このとき, 縮小推定を導入して, データとの二乗誤差に基づく予測二乗誤差の不偏推定量をデータと既知の成分数から構成する方法を与えた.ただし, この方法は, データ数が十分に多くないと, 予測二乗誤差の大きな偏りを生じることが数値実験により明らかになった.これを改善するために, 縮小パラメータの推定値を改良した結果, それにより偏りを小さくできることが数値実験により示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-14
著者
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