定常値を持つ過渡応答データの周波数分解能改善法とその閉ループモデリングへの応用

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC8-1-2

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): A Method for Improving Frequency Resolution of Transient Response Data with Steady-State Values and Its Application to Closed-Loop Modeling

著者名: 松井 義弘（福岡工業大学）,綾野 秀樹（東京工業高等専門学校）,増田 士朗（東京都立大学）,中野 和司（電気通信大学）

著者名(英語): Yoshihiro Matsui (Fukuoka Institute of Technology),Hideki Ayano (National Institute of Technology, Tokyo College),Shiro Masuda (Tokyo Metropolitan University),Kazushi Nakano (The University of Electro-Communications)

キーワード: 過渡応答データ|周波数分解能|周波数領域周波数領域|transient response data|frequency resolution|frequency domain

要約(日本語): 著者らは，一定の定常値に収束する有限長の時系列のデータの周波数領域への変換を提案した．しかし，その周波数分解能は，データ長に依存し，データ長が短い場合は十分な周波数分解能が得られない場合がある．本稿では，その改善法を示す．さらに閉ループデータを用いた周波数領域でのモデル推定実験により提案法の有用性を示す．