重ね合わせられた複数成分の減衰正弦波信号に対するオートエンコーダに基づくパラメータ推定

概要: 減衰する正弦波振動は多くの物理システムで広く観測されており、その解析により基礎となる物理特性へアクセスできる。しかし、信号が急速に減衰する場合、複数の成分が重ね合わされる場合、そして観測ノイズが存在する場合には、パラメータ推定が困難になる。本研究では、潜在空間を用いて、ノイズを含む多成分の減衰正弦波信号における各成分の周波数、位相、減衰時間、および振幅を推定するオートエンコーダベースの手法を開発する。ガウス分布による学習のもとで多成分の場合を調査し、さらにガウス学習と一様学習の比較を通じて学習データの分布が与える影響を検討する。性能は、波形再構成とパラメータ推定の精度によって評価する。提案手法は、劣勢成分を含む場合や、ほぼ逆位相の成分を含む場合といった困難な設定においても高い精度でパラメータを推定でき、さらに学習分布が情報に乏しい場合でも比較的頑健であることが分かる。これは、短時間のノイズを含む信号を解析するためのツールとしての可能性を示す。