電子情報通信学会総合大会「ジュニア＆学生ポスターセッション」にて優秀ポスター賞を受賞！！
【発表演題】
M推定と全最小二乗法を用いたロバスト動的モード分解
【研究内容】
動的モード分解は時系列データを解析する手法であり、流体力学をはじめ様々な分野に応用されています。これまでの動的モード分解では外れ値とノイズのどちらかにロバストな方法は提案されていましたが、両方にロバストな方法は提案されていませんでした。本研究では、M推定と全最小二乗法を用いることにより、外れ値とノイズの両方にロバストな動的モード分解を提案しました。
