適応的フィルタリングによるノイズ除去法と隠れマルコフモデルを用いた時系列認識とその応用
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概要
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時系列データを認識する統計的な手法として隠れマルコフモデル(Hidden markov Model)が用いられ,信号にガウスノイズが重畳している条件が満足されないケースが発生し,いくつかの拡張がなされている。本報告では,ノイズ除去の方法を工夫することにより,基本的なHMMの手法が適用できる方法を提案する。ノイズを含んだ信号を予測フィルタに通してイノベーションを生成する。このイノベーションを用いて,信号を仮想的なノイズと考えて,もとの信号に含まれるノイズを特定する。こののち,ノイズを入力信号から差し引く処理をする。これにより,HMMにおける状態を拡張するためのmetastataの導入などは必要ない。これらの基本的な手法,最適化に遺伝的アルゴリズムを用いる方法を提案する。
- 2002-07-16
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