ゆらぎ周期をもつデータのモデル化と決定木を用いた周波数解析

抄録

気温の変化や潮汐や天気などの自然現象だけではなく心拍数といった生理現象等周期的な現象が数多く存在する[1]．周期を特定することができれば予測やアノマリー検出を行うことができる．しかしながら，現実世界において事象が完全に同じ周期で起こることはなく，一定の幅で周期がゆらぐことが多い．さらに測定装置にノイズが混入することで本来あるべき周期が歪められることもある．したがって，ゆらぎやノイズを前提とした周期分析が求められる． 　本稿では，完全に周期的とはいえないゆらぎ周期をもつ事象を，ランダムデータ列を用いてモデル化した．さらにそのデータ列にノイズを加えた．こうして生成したデータ列に対して離散フーリエ変換を行い，パワースペクトルを得ることで，ゆらぎやノイズの影響がどのような形で表れるのかを明らかにした．さらにパワースペクトルを決定木によって分類することで，ノイズの影響がパワースペクトルのどの部分に影響を与えるのかを考察した．