関数結合型ネットワークに基づく非線形非ガウスフィルタの提案 : カオス信号と音声信号への適用

概要

論文の詳細を見る
本報告では, 関数結合型ネットワーク(FLN: Functional Link Network)を利用した非線形非ガウスフィルタについて述べる. このフィルタは, 任意の非ガウス雑音が混入するフィルタリング問題に広く適用できる. また, 対象とするシステムの特性が数式で表現できない場合にも適用できる. 本報告で述べる非線形モデリングと非線形フィルタリングの手法には, RBFネットワーク(Radial Basis Function network)を用いている. すなわち, モデリングとフィルタの設計は, RBFネットワークの係数を学習することで実現できる. 提案した非線形フィルタの有効性と正当性は, カオスシステムの状態推定問題と音声信号のモデリングおよびフィルタリング問題に適用することにより確認された. また, 線形システムに対しても, 適当な数のRBF基底を配置することにより, カルマンフィルタよりも良好な推定精度を得ることも確認した.
社団法人電子情報通信学会の論文
1996-11-21