SVDによる変化検知能力 窓幅とノイズ

これまで、ホワイトノイズの影響について数値実験をおこなってきた。それでは、窓幅とノイズとの関係はどうだろう。

といっても、n = k = M/2, L = k/2 の関係は維持するので、純粋に窓幅だけの関係ではないが.. これまで行ってきた M= 50 に対して、M = 40 とM= 60 に振ってみた結果が以下のとおり。

窓幅が大きく(履歴行列,テスト行列の列数も多い)ほうが、ランダムノイズによる偶発的な特異値のピークが小さいといえそうだ。

 

 

[1] 井出 剛、杉山 将, 異常検知と変化検知, 講談社, 2017 ISBN978-4-06-152908-3