講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-08-26 09:00
非線形時系列データからの非線形トレンド抽出手法 ○石山文彦(NTT) SIP2022-60 |
抄録 |
(和) |
解析対象が線形であれば、解析結果は指数関数の一次結合の形で得られ、特徴量が固有値として得られるのに対し、非線形な場合には記述すべき関数形が決まらない。得られた数値列のプロットの概要を抽象化して理解するための共通指針が無く、これを言語化して理解を共有するためのベースがあることが望ましい。我々はそれを可能とする手法を提案してきていることから、様々な非線形時系列をフィットし解析関数で記述した適用事例を紹介する。 |
(英) |
Linear systems have eigenvalues, which are constants. In contrast, nonlinear systems do not have such values. We propose a method of analysis that expands the values into functions, and show some applications. Especially, we focus on nonlinear trends extraction. |
キーワード |
(和) |
時間周波数解析 / モード分解 / 非線形トレンド抽出 / / / / / |
(英) |
time-frequency analysis / mode decomposition / nonlinear trends extraction / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 165, SIP2022-60, pp. 56-59, 2022年8月. |
資料番号 |
SIP2022-60 |
発行日 |
2022-08-18 (SIP) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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