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J-GLOBAL ID：202202238424488122   整理番号：22A0940845

自己回帰システムのケプストラム同定【JST・京大機械翻訳】

Cepstral identification of autoregressive systems

著者 (3件)： Lauwers Oliver (Center for Dynamical Systems, Signal Processing, and Data Analytics (STADIUS), Department of Electrical Engineering (ESAT), KU Leuven, Kasteelpark Arenberg 10, 3001 Leuven, Belgium) ,  Vermeersch Christof (Center for Dynamical Systems, Signal Processing, and Data Analytics (STADIUS), Department of Electrical Engineering (ESAT), KU Leuven, Kasteelpark Arenberg 10, 3001 Leuven, Belgium) ,  De Moor Bart (Center for Dynamical Systems, Signal Processing, and Data Analytics (STADIUS), Department of Electrical Engineering (ESAT), KU Leuven, Kasteelpark Arenberg 10, 3001 Leuven, Belgium)
資料名： Automatica  (Automatica)
巻： 139  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0208A  ISSN： 0005-1098  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近の研究は,電力ケプストラムのより良い理解を提供し,時系列クラスタリング,分類,および異常検出におけるいくつかの応用をもたらした。また,電力ケプストラムを基礎となる動力学のいくつかのシステム理論特性と関係づける理論的枠組みのより深い理解を提供した。本論文では,信号のパワーケプストラムと基礎となる生成モデルの極多項式の間の複雑な接続を追求する。この方法で,出力信号の電力ケプストラムから出発する自己回帰(AR)システムを同定する簡単で極めて効率的な方法を開発した。この一般的フレームワークは,ケプストラム係数上の基本対称多項式のシステムを設定するためにNewtonの同一性を用い,電力ケプストラムの長さに依存しない同定アルゴリズムをもたらし,計算複雑度はモデルの次数に線形に依存するだけであった。著者らは,いくつかの数値例,最初に合成時系列,次に,古典的Yulesunspot数モデリング問題,および最後に,構造健全性監視を含む現代の応用を提供した。次に,新しいシステム同定アルゴリズムを採用して,加重ケプストラムクラスタリングの結果における洞察を提供し,クラスタの中心から推定されるモデルがクラスタにおける動力学のための良い推定子を提供することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  対称性 ,  多項式 ,  電力 ,  システム同定 ,  信号処理 ,  クラスタ化 ,  モデリング ,  計算量 ,  クラスタ ,  推定量 ,  *ケプストラム ,  離散時間系
準シソーラス用語： 構造ヘルスモニタリング ,  *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： システム同定 ,  信号処理 ,  自己回帰システム ,  離散時間系 ,  差分方程式 ,  多項式 ,  分類

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自己回帰 ,  ケプストラム ,  同定