時系列データに潜む振動現象の統計解析

日時

2019年3月14日（木）13:00〜14:30

場所

京都大学理学部3号館数学教室108号室
⇒アクセス　建物配置図（北部構内）【5】の建物

講師

松田 孟留氏（東京大学大学院 情報理工学系研究科・特任助教）

要旨

振動はさまざまな自然現象で現れ、多くの時系列データは振動成分の重ね合わせとみなすことができる。たとえば、脳イメージングによって得られるEEGやMEGなどの時系列データはアルファ波やシータ波など特有の振動成分をもつ。本講演では、状態空間モデルを用いて時系列データを振動成分に分解する統計手法について紹介する。この手法によって、時系列データの背後に潜む振動子の振幅や位相のダイナミクスをデータ駆動的に取り出せることを示す。