高次統計量に基づく混合比推定によるBlind-MINT法の拡張(ブラインド信号処理/一般)
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概要
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ブラインド信号源分離(Blind Source Separation; BSS)とは,未知の混合系により混合された源信号を,観測のみから推定する問題であり,特に畳み込み混合系に対するBSSは,アレイ信号処理の分野における中心的な話題の1つである.古家は,当該問題に対する解決法の1つとして,系が最小位相でない場合でも安定な逆フィルタを構成可能なMINT法をブラインドに拡張したBlind-MINT法という興味深い手法を提案している.しかしながら,この手法には,受音点の配置にある程度制限あるという問題や,分離結果が白色信号となってしまうという問題がある.本稿では,高次統計量の考え方に基づき,Blind-MINT法が有するこれらの問題の解決を試みる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-06-22
著者
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宮腰 政明
北海道大学大学院情報科学研究科
-
宮腰 政明
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻数理情報工学講座
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宮腰 政明
北海道大学情報科学研究科
-
田中 章
北海道大学大学院情報科学研究科
-
田中 章
北海道大学
-
宮腰 政明
北海道大学大学院工学研究科
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