低サンプリングで雑音性な非線形時系列モデルに対する離散フィルタを用いた推定の改善

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-059

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Improve Nonlinear Model Estimation with Discrete Filters for Low Sampling and Noisy Data

著者名: 中川善継（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): Yohitsugu Nakagawa (Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute),Kazuyuki Mori (ING Co., Ltd),Haruhiko Sato (ING Co., Ltd)

キーワード: 非線形時系列モデル|モデル推定|無線モニタリング|ローパスフィルタ|Non-linear time series model|Mdel Estimation|Wireless Monitoring|Lowpass Filter

要約(日本語): センサを用いて計測したデータ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。一方で実際の計測データには外来ノイズや計測器内部の機械的ノイズ等によるばらつきを含むことがしばしばである。非線形モデルを用いた解析の前処理として離散フィルタを通し推定精度を改善する手法について紹介する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 557 Kバイト