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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-02-28 11:00 自己共分散行列空間における信号検出手法とそのロバスト性解析 ○小野悠介・彭 林玉（慶大）  EA2022-84 SIP2022-128 SP2022-48 |
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| 抄録 | （和） | 時系列データの自己共分散行列はデータの特徴を表し，定常過程を仮定すると正定値エルミート行列となる．本発表では，自己共分散行列空間が正定値エルミート(HPD)行列空間，そして，リーマン多様体となることより，自己共分散行列間の Bures--Wasserstein距離を用いた信号検出手法を提案する．比較対象として，アフィン不変リーマン計量 (AIRM) と log-Euclidean (LE) 計量における距離を扱う．そして，提案手法において行列の平均やメディアンを用いるため，それぞれの平均やメディアンに対して外れ値に対するロバスト性解析を行う． |
| （英） | An autocovariance matrix can be used to describe the characteristic of time series data. If data follow the stationary process, this matrix is Hermitian positive definite (HPD). In this paper, we take into account that the space of HPD autocovariance matrices forms a Riemannian manifold and propose the target detection method that utilizes the Bures--Wasserstein metric of the HPD matrix manifold. For comparison, we introduce the affine invariant Riemannian metric (AIRM) and the log-Euclidean (LE) metric of HPD matrix manifolds. Furthermore, the robust analysis for geometric means and medians is conducted. | |
| キーワード | （和） | HPD 行列多様体 / Bures--Wasserstein計量 / ロバスト性解析 / / / / / |
| （英） | HPD matrix manifold / Bures--Wasserstein metric / Robust analysis / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 388, SIP2022-128, pp. 55-60, 2023年2月. | |
| 資料番号 | SIP2022-128 | |
| 発行日 | 2023-02-21 (EA, SIP, SP) | |
| 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 | EA2022-84 SIP2022-128 SP2022-48 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP IPSJ-SLP EA SIP |
| 開催期間 | 2023-02-28 - 2023-03-01 |
| 開催地（和） | 沖縄県立博物館・美術館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 音声，応用／電気音響, 信号処理，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2023-02-SP-SLP-EA-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 自己共分散行列空間における信号検出手法とそのロバスト性解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The target detection method through autocovariance matrices and its robust analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | HPD 行列多様体 / HPD matrix manifold |
| キーワード(2)（和/英） | Bures--Wasserstein計量 / Bures--Wasserstein metric |
| キーワード(3)（和/英） | ロバスト性解析 / Robust analysis |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 小野 悠介 / Yusuke Ono / オノ ユウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 彭 林玉 / Linyu Peng / ペング リニュウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-02-28 11:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | EA2022-84, SIP2022-128, SP2022-48 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.387(EA), no.388(SIP), no.389(SP) |
| ページ範囲 | pp.55-60 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-21 (EA, SIP, SP) |
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