学習同定法の安定な一運用法
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概要
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学習同定法は少ない演算量で実現できることから最も広く用いられている適応アルゴリズムのひとつとなっている.しかしながら,このアルゴリズムは係数更新手順中に状態ベクトルの2乗ノルムによる除算を含むため,特に,音声など非定常な入力信号を扱うような場合には不安定な動作が生じ易くなる.そこで,安定した収束特性を得るために,小さな入力信号が続いたときには係数更新を行わないといった方法を採用している.本稿では,まず,係数更新を打ち切ることの効果を明らかにし,その結果をもとに,安定性を確保した上で収束速度が確率的に最速になるような運用法を提案している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-06-24
著者
-
久保田 一
千葉工業大学工学部
-
福本 昌弘
高知工科大学情報システム工学科
-
辻井 重男
情報セキュリティ大学院大学
-
辻井 重男
中央大学理工学部情報工学科
-
久保田 一
千葉工業大学
-
辻井 重男
中央大学理工学部
-
福本 昌弘
東京工業大学工学部電気・電子工学科
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