@article{oai:nitech.repo.nii.ac.jp:00003704,
 author = {松澤, 英明 and 石井, 直宏 and 岩田, 彰 and 鈴村, 宣夫},
 issue = {2},
 journal = {電子通信学会論文誌. A},
 month = {Feb},
 note = {時間的に可変な時系列モデルとして，自己回帰移動平均過程（AR-MA）のAR部の係数が時間に関して変化するAR-MA形のモデルが提案されている．脳波などの生体非定常時系列の解析では，局所的な非定常区間の検出と解析，あるいは定常な背景脳波上の異常脳波の検出が必要である．本論文では，これらの研究の基礎としてまずBohlinらによって導入された状態（信号）の推定誤差の尤度関数を時系列の局所的な非定常さを検出する統計量に拡張した．次に計算機シミュレーションにより非定常時系列を生成し，この統計量を用いて非定常箇所が検出，評価できることを示した．更に時系列モデルが非定常観測値系列によく追従し，時系列のパラメータをは握できるようにカルマンフィルタの中に状態の推定誤差の補償用帰還ループを導入した．その結果，モデルの非定常観測値系列への追従性が一段と改善されることをシミュレーションにより示すことができた．最後に局所的な非定常区間を検出する方法を提案し，光刺激による脳波時系列の解析に適用できることを示した．, application/pdf},
 pages = {143--150},
 title = {時間的に可変な時系列モデルによる適応的同定},
 volume = {J61-A},
 year = {1978}
}