情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

本研究では、データに混在したインパルスノイズの検出および除去を行う。異常値の判別に、経験的に得られた閾値を用いることが多いが、データに統計的な性質を仮定することで、正常な範囲を自動的に推定できれば、異常検出の手法を一般化するのに役立つ。そこで、データに局所的な弱定常性を、ノイズにインパルス的波形を仮定し、データのウェーブレット係数にカルマンフィルタを適用し、その誤差共分散を用いて、正常値の範囲の推定を行った。ウェーブレット変換と組み合わせることにより、値の変化の激しさをより良く局所化し、ノイズを検出できると思われる。誤検出が見られるものの、概ね良好な検出結果が得られた報告である。