Two-Dimensional Least Squares Lattice Algorithm for Linear Prediction
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概要
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In this paper, we propose a two-dimensional (2-D) least-squares lattice (LSL) algorithm for the general case of the autoregressive (AR) model with an asymmetric half-plane (AHP) coefficient support. The resulting LSL algorithm gives both order and space recursions for the 2-D deterministic normal equations. The size and shape of the coefficient support region of the proposed lattice filter can be chosen arbitrarily. Furthermore, the ordering of the support signal can be assigned arbitrarily. Finally, computer simulation for modeling a texture image is demonstrated to confirm the proposed model gives rapid convergence.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-11-25
著者
-
仲地 孝之
Faculty Of Science And Technology Keio University
-
NAKACHI Takayuki
the Faculty of Science and Technology, Keio University
-
YAMASHITA Katsumi
the Faculty of Engineering, University of the Ryukyus
-
HAMADA Nozomu
the Faculty of Science and Technology, Keio University
-
Hamada Nozomu
The Faculty Of Science And Technology Keio University
-
浜田 望
慶應義塾大学理工学研究科総合デザイン工学専攻
-
Nakachi Takayuki
The Faculty Of Engineering University Of The Ryukyus
-
Nakachi T
Ntt Network Innovation Lab. Yokosuka‐shi Jpn
-
Yamashita K
Univ. Ryukyus
-
Hamada Nozomu
The Faculty Of Science And Tech Nology Keio University
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