講演名 2002/8/28
マルチフラクタル時系列の性質を用いた特徴抽出とその応用(<特集>非線形回路とシステム及び一般)
高木 昇, 時永 祥三,
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抄録(和) 本報告では,マルチフラクタル過程の定義を用いて時系列を特徴づけるとともに,これを用いた特徴抽出の方法について述べる。特に,従来の次元の定義が,時間域や周波数領域でなされていたのに対して,ウェーブレット変換を用いた定義を導入する。具体的には,ウェーブレット係数X^m_nの高次モーメントが,マルチフラクタル次元と1つの関係式で結ばれることを用いる。ウェーブレット係数の高次モーメントは容易に計算でき,しかも,dilation index mをサンプル点として詳細な情報を与える。応用例として,フラクタル波形,周期波形,ノイズなどの単独の基本波形の認識と,これらの基本波形を分離,認識する問題を考察し,株価の特徴抽出への応用を行う。
抄録(英) This report deals with feature extraction of time series based on the multifractal and its applications. We introduce the representation of multifractal by using the wavelet coefficients in contrast to the conventional definition in the time domain. The relation among the multifractal and the moments of wavelet coefficients for the time series is derived. The higher-order moments of wavelet coefficient are easy to calculate , and we can have precise information for each dilation index m. As an application, the basic prescribed waveforms such as the fractal time series and sinusoidal waves are recognized by the system, and also the system is applied to the feature extraction of the time series of stock trends.
キーワード(和) マルチフラクタル / ウェーブレット係数 / 高次モーメント / 特徴抽出 / 時系列認識
キーワード(英) Multifractal / Wavelet Coefficients / High-order Moments / Feature Extraction / Time Series Recognition
資料番号 NLP2002-61
発行日

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 2002/8/28(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Nonlinear Problems (NLP)
本文の言語 JPN
タイトル(和) マルチフラクタル時系列の性質を用いた特徴抽出とその応用(<特集>非線形回路とシステム及び一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Feature Extraction of Time Series by using the Multifractal Signals and its Applications
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) マルチフラクタル / Multifractal
キーワード(2)(和/英) ウェーブレット係数 / Wavelet Coefficients
キーワード(3)(和/英) 高次モーメント / High-order Moments
キーワード(4)(和/英) 特徴抽出 / Feature Extraction
キーワード(5)(和/英) 時系列認識 / Time Series Recognition
第 1 著者 氏名(和/英) 高木 昇 / Noboru TAKAGI
第 1 著者 所属(和/英) 九州大学大学院経済学研究院
Graduate School of Economics, Kyushu University
第 2 著者 氏名(和/英) 時永 祥三 / Shozo TOKINAGA
第 2 著者 所属(和/英) 九州大学大学院経済学研究院
Graduate School od Economics, Kyushu University
発表年月日 2002/8/28
資料番号 NLP2002-61
巻番号(vol) vol.102
号番号(no) 298
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日