資料紹介

1．スペクトル解析の方法
スペクトル解析：信号の周波数成分を推定しパワースペクトルを推定すること．
(１) 相関関数法
　自己相関関数を計算し，それをフーリエ変換して，パワースペクトルを推定する方法．

　(２)FFT法
　　時系列データを直接フーリエ変換してパワースペクトルを求める方法．

(３) 線形予測モデル法
　観測信号をある線形系の出力と見なして，線形モデルをあてはめ，その周波数特性からパワースペクトルを推定する方法．

＊(１)，(２)はモデルを仮定しないのに対し，(３)ではモデルを仮定する

2.相関関数法
・自己相関関数
関数f(t)どうしの相関を求め，f(t)に含まれる周期性を調べる．
手順(1)関数f(t)と，f(t)の時間軸をτだけずらした関数の区間での内積をとり，関数自身との相互相関関数を求める．

3．線形予測モデル法
　手順(1)時系列データに対して，線形予測モデルを仮定しそのパラメータを時系列データから推定する．
　　　(2)モデルに推定したパラメータの値を代入してスペクトル推定値を得る．
　　
＊モデルを決める基準としては最小2乗法，スペクトルマッチング法などいくつかの定式化の方法がある．
・最小2乗法
　　「観測値」と「モデルの理論値」との残差の2乗総和を最小にするようにモデルパラメタ値を決定する方法．モデルを決めるのに最も一般的な方法．
3．線形予測モデル法
　手順(1)時系列データに対して，線形予測モデルを仮定しそのパラメータを時系列データから推定する．
　　　(2)モデルに推定したパラメータの値を代入してスペクトル推定値を得る．
　　
＊モデルを決める基準としては最小2乗法，スペクトルマッチング法などいくつかの定式化の方法がある．
・最小2乗法
　　「観測値」と「モデルの理論値」との残差の2乗総和を最小にするようにモデルパラメタ値を決定する方法．モデルを決めるのに最も一般的な方法．

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解析方法の検討
1．スペクトル解析の方法
スペクトル解析：信号の周波数成分を推定しパワースペクトルを推定すること．
相関関数法
　自己相関関数を計算し，それをフーリエ変換して，パワースペクトルを推定する方法．
　(２)FFT法
　　時系列データを直接フーリエ変換してパワースペクトルを求める方法．
(３) 線形予測モデル法
　観測信号をある線形系の出力と見なして，線形モデルをあてはめ，その周波数特性からパワースペクトルを推定する方法．
＊(１)，(２)はモデルを仮定しないのに対し，(３)ではモデルを仮定する
2.相関関数法
・自己相関関数
関数f(t)どうしの相関を求め，f(t)に含まれる周期性...

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