ガボール表現による過渡波検出と波型の知識表現を用いた株価の知的信号処理
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概要
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本論文では時系列の特徴をよく表現する非定常部分(過渡波)を有効に検出する方法とエキスパートシステムによる波形の知識表現を用いてインテリジェント信号処理システムを実現する方法について述べ,具体的な応用例として株価分類へと適用している.過渡波を検出するディジタル信号処理部では,傾向変動を除去した時系列に対して適応的ARMAモデルを当てはめ過渡波を強調した系列を生成し,これに対してガボール表現を適用することにより過渡波時刻の検出と種類を特定する.種類を特定するために学習サンプルから構成したスペクトル成分のコードブックを用いる.エキスパートシステム部ではディジタル信号処理の結果得られる特徴と,傾向線など従来の方法で認識された結果をフレーム情報に転送し,専門家による認識方法をルールとして適用することにより時系列の分類を行っている.本システムの具体的な応用例として株価データの認識を取り上げ,194個の株価データを11種類に分類する問題について,全体として約80%程度の認識効率が得られ,更に可能性のある分類候補にはすべて含まれていることが示される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-02-25
著者
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