文献

J-GLOBAL ID：201702253444181524   整理番号：17A1034771

外因性信号により駆動されたスペクトルのパラメトリック推定【Powered by NICT】

Parametric estimation of spectrum driven by an exogenous signal

著者 (3件)： Dupre la Tour Tom (Te ́le ́com ParisTech, LTCI, CNRS, Universite ́ Paris-Saclay, France) ,  Grenier Yves (Te ́le ́com ParisTech, LTCI, CNRS, Universite ́ Paris-Saclay, France) ,  Gramfort Alexandre (Te ́le ́com ParisTech, LTCI, CNRS, Universite ́ Paris-Saclay, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 4301-4305  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,新しいパラメトリック生成駆動自己回帰(DAR)モデルを導入した。DARモデルは,信号の非線形および非定常スペクトル推定を提供し,他の外因性信号への条件。推論はモデルの安定性を保証しながら効率的に行うことができる方法を提案した。モデル比較とハイパパラメータ選択は,尤度推定値を用いて行うことができるかを示した。外因性信号は高すぎる振動数を含む場合また,DARモデルの限界を指摘した。最後に,筆者らは,DARモデルは位相-振幅結合を特性評価するために神経生理学的信号に適用できるかを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 振動数 ,  *スペクトル ,  位相 ,  スペクトル推定 ,  推定量 ,  キャラクタリゼーション ,  モデル
準シソーラス用語： 神経 ,  尤度 ,  パラメータ選択 ,  モデル比較 ,  非定常性 ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  統計学  (AB08000H) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (2件)： スペクトル ,  パラメトリック推定