ラティス形予測器に基づく非線形適応フィルタにおける同期学習法(信号処理及び一般)
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概要
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適応Volterraフィルタ(AVF)は一般的な非線形特性を表現できるが, 収束が遅いという問題がある.これに対して, 入力信号を白色化する方法が提案されている.その中で, ラチス形予測器を用いる方法が収束性の点で優れている.しかし, 反射係数とフィルタ係数の更新における非同期の問題がある.線形AVFではこの問題を解決する同期形学習法が提案され, 収束特性を大幅に改善している.本稿では, ラチス形AVFにおける非線形部に対する同期学習法を新たに提案する.シミュレーションにより, 非定常有色信号に対して有効であることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-14
著者
-
中山 謙二
金沢大学大学院自然科学研究科
-
平野 晃宏
金沢大学自然科学研究科電子情報科学専攻
-
平野 晃宏
金沢大学大学院白熱科学研究科
-
柏本 裕昭
金沢大学大学院白熱科学研究科
-
Horita Akihide
Graduate School Of Natural Science And Technology Kanazawa Univ.
-
柏本 裕昭
金沢大学大学院自然科学研究科
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