Kurtosisにより非線形関数を連続可変するブラインドセパレーション
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概要
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ブラインドセパレーションの収束性や分離特性は信号源の確率密度関数(pdf)と分離回路の係数更新に用いられる非線形関数との関係に依存している。信号源のpdfを4次統計量であるKurtosisで評価し, その正負により信号源の分布をSuper-GaussianとSub-Gaussianに分け, それらに対して最適な非線形関数が検討されている。本論文では, 非線形関数を飽和関数と非飽和関数の線形和として表し, 線形重みを可変することにより非線形関数を連続的に可変する方法を提案する。非線形関数に対して学習の安定条件を満たすpdfを仮定し, 線形重みaとKurtosis κ_4の関数を関数a=q(κ_4)で近似している。学習過程では, 出力信号yの分布からKurtosis κ_4(n)を計算し, a(n)=q(κ_4(n))からa(n)を求め, 非線形関数を制御している。信号源を全て音楽として2チャネルから5チャネルまでのブラインドセパレーションについてシミュレーションを行った。また, 比較の為にKurtosisの正負によって非線形関数を切り替える方式も評価した。提案した連続可変方式は切り替え方式に比べ分離特性が改善されていることを確認した。その差はチャネル数が多いほど顕著である。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-12-14
著者
-
中山 謙二
金沢大学 工学部
-
酒井 隆行
金沢大学自然科学研究科電子情報システム専攻
-
Horita Akihide
Graduate School Of Natural Science And Technology Kanazawa Univ.
-
平野 晃宏
金沢大学 工学部 情報システム工学科
-
酒井 隆行
金沢大学 自然科学研究科 電子情報システム専攻
-
平野 晃宏
金沢大学 大学院自然科学研究科 電子情報工学専攻
-
中山 謙二
金沢大学 大学院自然科学研究科 電子情報工学専攻
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