離散型εフィルタを適用した非線形モデルに対するしきい値改善

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-075

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Threshold Improvement for Nonlinear Model Estimation with Discrete ε-Type Filters

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): Yoshitsugu Nakagawa (Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute),Kazuyuki Mori (ING),Haruhiko Sato (ING)

キーワード: 非線形モデル|ε型離散フィルタ|最小二乗推定|小振幅ランダム成分|Non-linear model|ε-type discrete filter|Least squares estimation|Small amplitude random component

要約(日本語): 環境センシングなどの時系列データの挙動を推定する手法に最小二乗法が広く用いられている。一方でそこに含まれる外乱ノイズが含まれる場合，これを除去する目的でフィルタの挿入が有効とされるが，フィルタの特性に応じた時系列データの推定に改善効果が期待できる手法を紹介する。

本誌掲載ページ: 126-127 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 448 Kバイト