電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
A-8-22
スパース性を活用した区分的ARXモデルの分割点推定
◎△黒田大貴・山岸昌夫・山田 功(東工大)
区分的ARX(Auto-Regressive eXogenous)モデルの分割点推定は,音声や脳波,地震波の分割や異常検知等の鍵となる重要な課題である.本稿では,区分的ARXモデルの分割点推定にスパース性が有効に活用できることを示す.提案法は,冗長な表現を導入することなく区分的ARXモデル固有のスパース性を顕在化させることが可能である.数値実験により,提案法が[Ohlsson-Ljung-Boyd, 2010]の方法と比べて著しく優れた分割点推定精度を達成することを示す.