式（7・52）の重みeζ（k-N）の係数ζとσk2の関係は、
ζを大きく運ぶと相対的に現時刻での重みを大きくすることになり、
したがって測定y(k）の異状による変化にも、ノイズにもσk2は図7・9に示す
ように敏感に反応する。逆にζと１に近い値を選ぶと、過去のデータの影響を
大きく引きずることになるからy（k）の変化にσk2は鈍感になる。
ζの大きさはノイズの大きさによって適切に決めなければならない。
＜例7・5＞時系列データからの異状特徴抽出
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図7・10（a）に異状検知テストデータを示す。このデータは サンプル間隔τ＝0.01sec、サンプル数は300点0≤t＜1secでは 周波数f＝4Hz、1≤t＜2secではf＝2Hz、2≤t≤3secではf=1Hzである。 このテストデータに上述のオンラインアルゴリズムを適用する。 M=2、ζ＝－1n0.95とする。推定された2階のARモデルより 特性根を求め、式（7・31）より推定固有角周波数ωnを求める。 推定固有角周波数  は
より求まる。
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