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本研究は統計的性質が時々刻々変化する非定常信号に対して数学モデルを提案しそのモデルパラメータの推定手法を開発することを目的としている。
最終年度は、（１）定常有色雑音が付加された非定常信号のパラメータ推定手法の開発、（２）実データへの応用、の2点を実施した。
（１）では非定常信号モデルを時変パラメータを持つ自己回帰モデル（TVARモデル）とし、その信号に有色雑音が付加された観測データから時変パラメータを推定する手法を開発した。時変パラメータはこれまでと同様に重み付基底関数で表現できるものとし、観測データに付加される有色雑音は移動平均（MA）モデルで表されるとした。推定の手法としては時不変自己回帰モデルで提案されている改良最小二乗（ILS）推定法を拡張させた。提案手法の有効性をシミュレーション実験により検証し、従来の最小二乗推定法、カルマンフィルタおよび拡張カルマンフィルタによる推定法と比較した。
（２）については地震による加速度信号および音声信号について応用を検討した。
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