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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-11-25 15:15 正規化再帰性定量化分析による最小時系列長の定義 ○スヴィリドヴァ ニーナ・池口 徹（東京理科大）  NLP2022-78 |
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| 抄録 | （和） | 時系列解析に必要な最小限の時系列長を推定することは、多くの応用研究において重要な課題である。我々は既に、再帰性定量化分析を用いた生体信号の動的特性解析必要な最小時系列長を推定する手法について報告した。しかし、リカレンスプロットのサイズに依存する指標である最長対角線の長さと平均対角線の長さへの適用は困難であること、仮に適用できたとしてもその適用範囲は限定的であることを明らかにいる。本報告では、この2つの指標をリカレンスプロットサイズで正規化することで、従来の結果を改善することを試みる。その結果，正規化によって最長対角線長および平均対角線長推定値の相対誤差が増加することが示された。この結果は、最長対角線長および平均対角線長が、リカレントプロット最大サイズに比べ著しく短い場合の結果であり、より長い対角線を有するデータについてさらなる検討が必要であることを示すものである。 |
| （英） | Estimating the minimal required time series length is an important problem in many applied studies. In our previous study, recurrence quantification analysis applied to the recurrence plot was used to estimate the minimal required length that preserves specific dynamical properties of the biomedical signal. However, recurrence plot size-dependent measures, the longest diagonal line length and the average diagonal line length, were found to be nonapplicable or of limited applicability. In this technical report, these two measures were normalized by the recurrence plot size in an attempt to improve our previous results. Obtained results demonstrated that the normalization would yield an increase in the relative error of the longest diagonal line length and the average diagonal line length estimation. However, these results were obtained for the time series with the longest diagonal line length and the average diagonal line length significantly shorter compared with the maximal recurrent plot size used in this study; therefore, further investigation for the data with longer diagonal lines was found to be necessary. | |
| キーワード | （和） | 非線形力学 / リカレンスプロット / 再帰性定量化分析 / 時系列長 / / / / |
| （英） | nonlinear dynamics / recurrence plot / recurrence quantification analysis / time series length / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 280, NLP2022-78, pp. 97-102, 2022年11月. | |
| 資料番号 | NLP2022-78 | |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2022-78 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2022-11-24 - 2022-11-25 |
| 開催地（和） | 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | Recurrence Plots，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2022-11-NLP |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 正規化再帰性定量化分析による最小時系列長の定義 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Towards Defining Minimal Time Series Length for Normalized Recurrence Quantification Analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非線形力学 / nonlinear dynamics |
| キーワード(2)（和/英） | リカレンスプロット / recurrence plot |
| キーワード(3)（和/英） | 再帰性定量化分析 / recurrence quantification analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 時系列長 / time series length |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | スヴィリドヴァ ニーナ / Nina Sviridova / |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-11-25 15:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2022-78 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.280 |
| ページ範囲 | pp.97-102 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) |
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