量子化された観測データに対するノイズの評価について

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概要

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近年、時系列データが持つカオス的な特徴を定量化する手法の発達が目覚しい。これらの手法の数学的基礎となる埋め込み定理では、時系列データにはノイズが含まれていないことを前提としている。しかし、実データにおいては、観測ノイズを無視することはできない。観測ノイズとして考え得るのは、第一は、観測器の性能に応じたノイズである。第二は、観測データをデジタル計算機に取り込む際の量子化ノイズである。本稿では、この2つのノイズによって時系列データが汚される度合いを定式化し、さらに多次元状態空間へ再構成した場合の誤差評価に応用する。
社団法人電子情報通信学会の論文
2002-03-08

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