| 講演名 | 2022-11-25 正規化再帰性定量化分析による最小時系列長の定義 スヴィリドヴァ ニーナ(東京理科大), 池口 徹(東京理科大), |
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| 抄録(和) | 時系列解析に必要な最小限の時系列長を推定することは、多くの応用研究において重要な課題である。我々は既に、再帰性定量化分析を用いた生体信号の動的特性解析必要な最小時系列長を推定する手法について報告した。しかし、リカレンスプロットのサイズに依存する指標である最長対角線の長さと平均対角線の長さへの適用は困難であること、仮に適用できたとしてもその適用範囲は限定的であることを明らかにいる。本報告では、この2つの指標をリカレンスプロットサイズで正規化することで、従来の結果を改善することを試みる。その結果，正規化によって最長対角線長および平均対角線長推定値の相対誤差が増加することが示された。この結果は、最長対角線長および平均対角線長が、リカレントプロット最大サイズに比べ著しく短い場合の結果であり、より長い対角線を有するデータについてさらなる検討が必要であることを示すものである。 |
| 抄録(英) | Estimating the minimal required time series length is an important problem in many applied studies. In our previous study, recurrence quantification analysis applied to the recurrence plot was used to estimate the minimal required length that preserves specific dynamical properties of the biomedical signal. However, recurrence plot size-dependent measures, the longest diagonal line length and the average diagonal line length, were found to be nonapplicable or of limited applicability. In this technical report, these two measures were normalized by the recurrence plot size in an attempt to improve our previous results. Obtained results demonstrated that the normalization would yield an increase in the relative error of the longest diagonal line length and the average diagonal line length estimation. However, these results were obtained for the time series with the longest diagonal line length and the average diagonal line length significantly shorter compared with the maximal recurrent plot size used in this study; therefore, further investigation for the data with longer diagonal lines was found to be necessary. |
| キーワード(和) | 非線形力学 / リカレンスプロット / 再帰性定量化分析 / 時系列長 |
| キーワード(英) | nonlinear dynamics / recurrence plot / recurrence quantification analysis / time series length |
| 資料番号 | NLP2022-78 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2022/11/24(から2日開催) |
| 開催地（和） | 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | Recurrence Plots，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 常田 明夫(熊本大) |
| 委員長氏名（英） | Akio Tsuneda(Kumamoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 鳥飼 弘幸(法政大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroyuki Torikai(Hosei Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 吉岡 大三郎(崇城大) / 伊藤 大輔(岐阜大) |
| 幹事氏名（英） | Daizaburo Yoshioka(Sojo Univ.) / Daisuke Ito(Gifu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 横井 裕一(長崎大) / 山仲 芳和(宇都宮大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuichi Yokoi(Nagasaki Univ.) / Yoshikazu Yamanaka(Utsunomiya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | ENG-JTITLE |
| タイトル（和） | 正規化再帰性定量化分析による最小時系列長の定義 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Towards Defining Minimal Time Series Length for Normalized Recurrence Quantification Analysis |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非線形力学 / nonlinear dynamics |
| キーワード(2)（和/英） | リカレンスプロット / recurrence plot |
| キーワード(3)（和/英） | 再帰性定量化分析 / recurrence quantification analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 時系列長 / time series length |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | スヴィリドヴァ ニーナ / Nina Sviridova |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 発表年月日 | 2022-11-25 |
| 資料番号 | NLP2022-78 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NLP-280 |
| ページ範囲 | pp.97-102(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) |