乱雑性ノイズを含んだ時系列データに対するRCフィルタの効用と非線形モデル推定の改善

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS7-1

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Effectiveness of Using RC Filter and Improvement in Non-Linear Model Estimation on Time-series Data including Randomness Noise

著者名: 中川 善継(東京都立産業技術研究センター),村上 知里(東京都立産業技術研究センター),森 一幸(イング),佐藤 春彦(イング)

著者名(英語): Yoshitsugu Nakagawa|Chisato Murakami|Kazuyuki Mori|Harihiko Sato

キーワード: モデル推定|非線形最小二乗法|モニタリング計測|RCフィルタ|Model Estimation|Non-Linear Least-square method|Monitoring Measurement|RC Filter

要約(日本語): 計測値にモデル関数をあてはめて解析する手法として最小二乗法が広く用いられている．最小二乗法はあてはめようとするモデル関数が未知パラメータに関して非線形である場合非線形モデルに分類される．本稿では，モニタリング計測においてセンサ装置に起因する機械的，確率的ノイズを含んだ時系列データに対し，RCフィルタを挿入することにより時系列データに含まれる乱雑性を排除する有効性と，最小二乗法で求めた非線形モデルの未知パラメータ推定を改善する効果について検証する．

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