最終更新日: 2023/12/11

所属コース:

  1. コース: ディジタル線形フィルタの作成

上位ナレッジ:

  1. アクティビティ: 複素数と複素平面
  2. アクティビティ: ディジタルサイン波
  3. アクティビティ: Z変換
  4. アクティビティ: ディジタル線形フィルタ
  5. アクティビティ: 自己相関関数

目的

あなたが自己回帰モデルをプログラミングして利用出来る技術者になること

必要性

自己回帰モデルは確率的な信号を生成する、将来の信号値を予測する等の様々な応用で使われているモデルです。
従って様々な応用に対応するために、自己回帰モデルの作り方を技術者は学ぶ必要があります。

内容

学習項目内容
[1] 自己回帰モデル
  1. 自己回帰モデル
  2. 線形予測モデル
  3. 線形予測誤差
  4. レビンソン・ダービン・アルゴリズム
  5. 推定モデルの利用
演習
達成度評価試験 なし