制約つきヘッブ型学習則を用いたシングルセンサ信号強調
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概要
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本報告では、雑音環境下におけるシングルセンサ計測により得られた狭帯域信号の適応的な強調アルゴリズムを提案する。古典的なヘッブの仮説から導かれる制約つきヘッブ型学習則を用いると、漸近的な解析によりシナプス荷重は人力信号の相関行列の最小固有値に対応する固有ベクトルに収束することがGaoらにより示されている。したがってトータル最小2乗推定が可能となる。そこで本報告ではモデルパラメータとしてトータル最小2乗推定量を用い、さらにそこからカルマンフィルタを構成することで信号強調を行うと、高いSN比改善ができることを示す。この学習則により収束した重みはトータル最小2乗の意味で最適なので、雑音への耐性は最小2乗法よりも優れたものとなっている。このアルゴリズムを雑音環境での狭帯域信号強調に応用し、その性能をコンピュータシミュレーションにより示した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-06-22
著者
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