サポートベクタ法を用いた分布表現型自己回帰モデルと高次スペクトル推定

摘要

生体信号等の非正規時系列の特徴を記述する際，パワースペクトルだけでなく高次スペクトルも参照する必要があり，その統計的変動の少ない推定値を得るために，パラメトリック推定法の確立が望まれてきた．これまでパラメトリックモデルとして，ニューラルネットワーク自己回帰モデルなどの関数表現型の自己回帰モデルに関する検討がなされてきたが，これとは異なる形式として時系列の相関情報を条件付確率密度関数で表現した分布表現型の自己回帰モデルが提案されている．しかしながら，既存の分布表現型の自己回帰モデルは，高次スペクトル推定を想定しておらず，モデルの定常性などの問題がある．そこで，本論文では，定常条件を付加した，サポートベクタ法を用いた新たな分布表現型自己回帰モデルを提案する．更に，そのモデルより時系列の高次スペクトルを推定する．