過去の時系列経時変化を学習するニューラルネットワーク型時変性パラメータ推定法
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概要
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従来より、時変性ARパラメータの係数推定法について様々な研究が行われてきた。本報告では、過去のパラメータの時変特性をニューラルネットワークよって学習させ、1ポイント先の予測値を得ることで、バイアスの低い時変パラメータ推定法を試みる。ここで、ニューラルネットワークへの入力は、AR係数とその変動成分とし、出力を1ポイント先の変動成分として、過去の時変特性-予測値の関係を予め学習させた後、生体信号を模した合成信号に適用した。その結果、従来法に比べバイアスの低下がみられた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-09-03
著者
-
木竜 徹
新潟大学大学院自然科学研究科
-
木竜 徹
新潟大学工学部情報工学科生体情報講座
-
齊藤 義明
新潟大学工学部
-
牛膓 哲也
新潟大学大学院自然科学研究科
-
牛膓 哲也
新潟大学工学部情報工学科
-
木竜 徹
新潟大学工学部情報工学科
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