ハイパースラブ上への並列射影を用いた分散ネットワークにおけるインクリメンタル適応フィルタリング(音声・適応信号処理,信号処理,LSI,及び一般)
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概要
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This paper presents adaptive incremental algorithms using the metric projections onto closed hyperslabs for adaptive estimation problem over distributed networks. Our approach is to minimize the sum of mean distances to closed hyperslabs that are highly expected to contain an unknown parameter by using the incremental subgradient projection method, which we have recently developed to minimize the sum of convex functions. The proposed adaptive algorithms are then derived as stochastic approximations of this method. A numerical example shows the fast convergence of the proposed algorithms.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-06-19
著者
-
山田 功
東京工業大学大学院理工学研究科集積システム専攻
-
高橋 則行
東京工業大学
-
山田 功
Department Of Communications And Integrated Systems (s3-60) Tokyo Institute Of Technology
-
高橋 則行
東京工業大学大学院理工学研究科集積システム専攻
-
山田 功
東京工業大学
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