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本研究では、我々の生活と切り放すことができない音環境システムに特に着目し、その信号処理を目指して、多変量解析の分野で公知の主成分分析法と因子分析法の拡張を試みた。
まず、特に音環境における確率評価量(例えば、Lx、Leq)間での双方向変換関係を見いだす目的で、公知の主成分分析法を理論的に拡張した。具体的には、線形関係および自乗誤差評価(すなわち、線形相関を利用)のみに基づく従来の手法とは異なり、非線形モデルの導入や、高次相関情報の誤差評価への利用などを行なった。さらに、公知の回帰分析法と対比させながら提案手法を実測データに適用し、良好な結果を得た。この成分分析の拡張手法には次のような特長がある。すなわち、1)実現象ごもつ複雑さや各変数間の非線形性に対応できる、2)多変数間の線形相関情報のみでなく非線形相関をも利用できる、3)従来の主成分分析法をスペシャルケースで含んでいる、4)2変数のみでなく、3変数以上の場合のもそのまま本手法が拡張できる、などである。
ついで、音環境における複雑な多数遮音システムを、暗騒音に埋もれた出力観測のみから同時に同定したり、その出力応答を(騒音評価量とも関連し)揺らぎ分布全体において予測する目的で、特に実用的な立場から因子分析法の考え方を拡張した。具体的には、共通因子と独自因子に実体的メカニズムをまず反映させて、それぞれ騒音入力インテンシティ、各観測点での暗騒音インテンシティとして捉え、インテンシティスケールでの線形モデルに基づきシステムパラメータとして因子負荷量を推定した。この結果を用いて、暗騒音の影響がない場合、すなわち入力騒音のみに対する出力騒音の分布予測を行うことができる。さらに、本手法を実際の音環境データへ適用することによりその有効性を実験的にも確認できた。この因子分析の拡張手法は次のような特長を持っている。すなわち、1)複数システムを同時に扱える、2)入力および暗騒音が未知でも適用できる、3)計測において入出力間の同期をとる必要がない、などである。
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