低周波数時系列データ解析法ARSの性能改善に関する一検討

カテゴリ：部門大会

論文No：TC13-1-2

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：A consideration on performance improvement of a low-frequency time series data analysis method ARS

著者名：福田 祐司（愛知県立大学）,神谷 幸宏（愛知県立大学）

著者名(英語)： Yuji Fukuta (Graduate School of Aichi Prefectural University),Yukihiro Kamiya (Aichi Prefectural University)

キーワード：時系列データ解析,IoT,生体計測,低周波数信号,Time-series Analysis,IoT,Vital sensing,Low-frequency signals

要約(日本語)：近年、Internet of Things (IoT)の普及に伴って様々なデータが容易に取得できるようになった。これにともなって時系列データの重要性が増している。特に生体信号や機械の振動には低周波数帯に位置するものが多い特徴があり、これに対して高い解像度を達成するARS法が提案された。この手法に対し、性能を改善する簡単な手法を提案し、様々な環境での性能を計算機シミュレーションにより評価した。

本誌掲載ページ：505-510p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：741Kバイト