メモリレス非線形勾配型適応IIRノッチフィルタの統計特性

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概要

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IIRノッチフィルタに対する勾配型適応アルゴリズムは、現実の応用において性能と計算量の両面において実用的である。本稿では、よく知られている、極と零点が拘束された2次適応IIRノッチフィルタに対するメモリレス非線形勾配アルゴリズム(Memoryless Nonlinear Gradient:MNG)の統計解析について詳細に述べる。この解析は、テーラー展開やフィルタの出力信号における推定誤差に関する非線形項の導入に基づいている。具体的には、まず定常状態における推定バイアスの陽表示が導出される。これは低速適応のみならず、比較的高速な適応に対しても有効である。次に、MNGの推定平均2乗誤差に対する解析式が、かなり遅い適応に対して導かれる。そして、多くのシミュレーションにより理論解析結果の正当性が検証される。
社団法人電子情報通信学会の論文
2001-10-18

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