カオス時系列データの雑音除去方法
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
カオス時系列データに関する雑音除去方法の研究が近年活発である.ここでは,1変数の時系列データから多次元空間上にアトラクタの軌道を再構成し,軌道のずれを修正する方法が用いられている.従来は雑音の種類としてガウス分布型雑音を前提としているため,実データに異常値が含まれている場合これをうまく除去することができない.本論文では,この間題解決を図るため,ガウス分布型雑音に加え,異常値も対象としたカオス時系列データの雑音除去方法を提案する.Biweight推定法などを用いて異常値を効果的に除去する方法を考案し,これに基づくプログラムを作成した.Henon mapおよびLorenz modelから生成されるカオス時系列データに,コーシー分布,ガウス分布の擬似乱数を加えたデータを用いて,雑音除去の実験を行い,相対誤差,相図および相関次元を調べた.この結果,本提案手法は従来手法に比べ異常値の影響を大幅に低減できること,またガウス分布型雑音に対しても従来手法と同等の雑音除去能力を有することを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-12-25