itaku質問ポスト

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対応スペック

Presently Editing

概要

  • 周期性解析
  • データ解析

周期性の計測

得られる知見

実験などで得られたデータから周期性がどの周期で強くでるか正確に知る事ができる。

対象物

心電図や脳波、生物の活動周期、webの訪問履歴などの時系列や空間分布を規則的に計測してあるデータ。

我々の周期性の計測とは

現在特許申請中の新しい周期性解析アルゴリズムを用い、データの周期性の判断を定量的に行います。
フーリエ変換の周期性変換の計算アルゴリズムに工夫を加え変更し、データの周期性を定量的に把握する事を可能にしました。
既存の自己相関などのアルゴリズムと比較する事も可能です。

サービスの特徴

今までは、定量的に把握する事ができなかったデータの周期性を、定量的に知る事ができるアルゴリズムを使用できます。
この新しい手法は定量的に評価可能なだけではなく、周期性を測る手法として知られる、統計学で用いられている自己相関では、低周期になるにつれ自己相関の値が低くなってしまう傾向がありますが、新しく開発した手法では、データの1/2の周期までは正確に周期の計算が可能です。

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Feel a Piece of Worldについて

機械学習などを用いたデータ解析をデータの確認から行っています

画像や衛星データなどの解析をデータ取得方法段階の仕様から目的に応じた解析まで行っています。


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  • パターン解析
  • データ解析

パターン解析

定量的なパターン抽出技術により、機械学習などのパターン認識と比較し、ホワイトボックスな解析結果が得られます。 また、比較の為機械学習のパターン認識なども可能です。

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