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2017 年度 研究成果報告書

逐次仮説検定および十分統計量との関連に着目したVFデータ圧縮法の解析および設計

研究課題

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研究課題/領域番号 15K06088
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 通信・ネットワーク工学
研究機関湘南工科大学

研究代表者

有村 光晴  湘南工科大学, 工学部, 講師 (80313427)

研究期間 (年度) 2015-10-21 – 2018-03-31
キーワードデータ圧縮 / 十分統計量 / ユニバーサル符号
研究成果の概要

本研究では逐次仮説検定および十分統計量との関連に着目したVFデータ圧縮法の解析および設計法の構築を目指した.特に,十分統計量を理論的に拡張し,漸近十分統計量なるものを定義し,これとユニバーサル符号との関連を理論的に調べた.
その結果,Lempel-Ziv符号のバリエーションを含む,ブロックを切り出して符号化する種類のアルゴリズムから漸近十分統計量として分割木を取り出すことができた.さらに,この分割木を用いた二段階符号を構築し,このアルゴリズムがユニバーサルである,すなわち,様々な情報源クラスに対して漸近的に情報源のエントロピーレートを達成することを証明した.

自由記述の分野

情報理論

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公開日: 2019-03-29  

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