技術宝箱

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1. 今までの技術潮の満ち引き、人体のホルモン分泌、年間の気温や降水量など、測定値を並べると周期が見える例は、自然界にも工業的にも非常に多く見うけられる。時系列データ以外にも、地形や人体組織などにおけるデータにも周期性は見いだされる。下のグラフに周期性はあるだろうか?ありそうに見えるが…・判断基準はどうしたらいいのか?・周期成分は一つだけだろうか?・細かい動きはノイズではないか?・データが数本ならいいが、数百本以上になると、とても一つ一つ見て判断するわけにはいかない…2. 本技術信頼性のある判断のためには統計解析の知識が必須、そこで、統計解析の知識を必要とせずに、あらかじめ知識がなくても、周期性を自動的に判断できる計算機で自動判定を行う方法を開発した。・フーリエ解析により、複数の周期成分が混在していても対応できる。・情報量基準の導入により、経験と知識を要する技能的な判定基準を排除。・情報量基準の導入により、ノイズと周期成分を分離して判定。・大量のデータに対する全自動判定が可能以下のような例にすぐに応用できる。・遺伝子発現の時系列データ(DNAマイクロアレイ・データ)・概日周期の有無の検出・細胞周期の検出、判定・ステージ進行を示す現象の解析・医用画像の解析・ 顕微鏡写真における細胞、組織などの大きさの検出・地形データ・特徴的な繰り返し地形の検出・気象データ・ 周期性とノイズと分離、支配的な周期と微弱な周期の両方の検出511 紹介する技術とポイント2 技術説明時系列データが周期性を持つかどうかを自動的に判別する方法。自動で判別できるので、大量のデータを処理できる大量データの周期性自動判別法306中小企業のための技術宝箱

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