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/\u003e利点について述べている。第2章では、本論文中で使用する統計科学の手法であるカーネ\u003cbr /\u003eル法・状態空間モデル・AR法によるスペクトル推定などについてのレビューを行っている.\u003cbr /\u003e　第3章では,提案するセンシングアプローチに基づき,新しく開発した家庭用セキュリ\u003cbr /\u003eティシステムについて述べている.そのセンサは多変量の物理量(加速度・圧力変化・温\u003cbr /\u003e度・白熱光)を感知し,その多変物理量が重み付きで重ね合わされた1次元時系列データ\u003cbr /\u003eを出力とする.その出力から家庭内での災害である火災・侵入・地震の検知・災害の判別\u003cbr /\u003eを,(1)逐次ARモデル予測尤度の移動平均による外れ値の検出,(2)状態空間モデルと\u003cbr /\u003eKalmanフィルタによる1次元時系列データの分解,(3)マルチクラスサポートベクターマ\u003cbr /\u003eシンによる発生災害の判別という三つの統計科学的手法を用いて行い,その有効性を示し\u003cbr /\u003eている.\u003cbr /\u003e　第4章では、提案するセンシングアプローチに基づいた、高圧ガス圧力調整器内部ゴム\u003cbr /\u003e膜の非破壊式劣化診断について述べている。既存のコンデンサマイクロフォンを圧力調整\u003cbr /\u003e器の通気口に設置することにより、ゴム膜振動により発生する空気流と調整器内部の振動\u003cbr /\u003e音を同時に計測することで、単一のセンシングデバイスによる非破壊式劣化診断システム\u003cbr /\u003eを構成している。また、取得した時系列信号から時系列解析の手法を用いて特徴量を抽出\u003cbr /\u003eし、サポートベクターマシンにおいて取得信号の特性に合わせてカーネル関数を選択する\u003cbr /\u003eことで、診断結果の正答率を向上させることに成功している。\u003cbr /\u003e第5章では、従来のセンシングアプローチである、単一のセンシングデバイスによる単一\u003cbr /\u003e物理量の計測データに対し、統計的信号処理による情報抽出と統計的パタン認識における\u003cbr /\u003e最終判断決定を応用することで,従来以上の性能を持った診断的システムが構成され得る\u003cbr /\u003eことを示している。ヘーゼルナッツ衝突音の時変スペクトル判別による破損殻をもつナッ\u003cbr /\u003eツの分離,紙幣はじき音の時変スペクトル判別による疲労紙幣の判別の具体的事例を取り\u003cbr /\u003e扱いながら、時系列音響信号の診断システムについて提案する手法の成果を述べている。\u003cbr /\u003e第6章はまとめである.\u003cbr /\u003e", "subitem_description_type": "Other"}]}, "item_1_description_7": {"attribute_name": "学位記番号", "attribute_value_mlt": [{"subitem_description": "総研大甲第1095号", "subitem_description_type": "Other"}]}, "item_1_select_14": {"attribute_name": "所蔵", "attribute_value_mlt": [{"subitem_select_item": "有"}]}, "item_1_select_8": {"attribute_name": "研究科", "attribute_value_mlt": [{"subitem_select_item": "複合科学研究科"}]}, "item_1_select_9": {"attribute_name": "専攻", "attribute_value_mlt": [{"subitem_select_item": "15 統計科学専攻"}]}, "item_1_text_10": {"attribute_name": "学位授与年度", "attribute_value_mlt": [{"subitem_text_value": "2007"}]}, "item_creator": {"attribute_name": "著者", "attribute_type": 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