学習同定法の不安定性改善について
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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,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,入力信号が音声など非定常な信号の場合には動作が不安定になるという問題が生じる.これを避けるための対策のひとつとして,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が挙げられる.ところが,どのように係数更新を打ち切ることが有効であるかという点については理論的に示されてはいない.そこで,本稿では係数更新を打ち切ることの効果を誤差解析により評価している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-01-27
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
東京工業大学工学部電気電子工学科
-
久保田 一
千葉工業大学
-
福本 昌弘
東京工業大学工学部電気・電子工学科
-
辻井 重男
東京工業大学工学部電気・電子工学科
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