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グラフ構造を有する高次元データからの情報抽出のための手法開発

黒河 天

（指導教員：長尾大道／ 数理情報第4研究室）

資料PDF（kurokawa.pdf）
研究概要

窓平均法によるスペクトル密度行列推定のバイアス，バリアンス，平均二乗誤差の推定値および理論値
結晶構造や生物組織などの多角形充填構造を有する画像の生成モデルを提案し，同モデルの最尤推定に基づく境界抽出法を提案する．また，グラフ上の多変量信号のスペクトル推定法を提案し，提案法を応用した高次元グラフ信号の圧縮フィルタについて議論する．
修論の感想

他専攻の先生から提供していただいたデータを用い，実問題への応用を見据えた数値実験を行う貴重な経験をすることができた．

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ISTyくん

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