Modified trimmed meanを用いた外積展開による背景雑音除去性能の向上(スマートパーソナルシステム,一般)
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概要
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本研究の目的は,外積展開法を用いた背景雑音除去精度の向上である.著者らは,複数のセンサを用いて計測された観測信号に共通する背景雑音の推定手法として,外積展開と非線形フィルタによる信号分離法を提案した.中でも,Modified Trimmed Meanを用いた外積展開法(MTM法)は,従来手法である絶対値誤差を最小とするテンソル積展開の欠点とされるランダム雑音による背景雑音推定への影響が小さく,また,解のばらつきが少ない手法である.MTM法においてトリミング幅を決定する閾値を従来研究に比べ小さくとることにより,実際の観測データである環境電磁波信号に含まれる背景雑音の推定精度が向上することを示した.一方,MTM法の閾値を小さく設定することにより平均を求めるサンプル数が少なくなるため,ランダム雑音の影響を十分に除去することができず背景雑音の推定精度の向上が見込めない場合がある.本稿では,閾値を小さくした状態においてMTMを更新する手法を外積展開に導入し,その解法を示す.疑似信号を用いたシミュレーションの結果,従来のMTM法に比べ背景雑音の推定精度が向上することを示す.
- 2009-06-04
著者
-
内匠 逸
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
板井 陽俊
愛知県立大学
-
安川 博
愛知県立大学
-
畑 雅恭
中部大学
-
畑 雅恭
中部大学地球ウオッチ・市民安全センター
-
畑 雅恭
中部大学情報工学科
-
板井 陽俊
愛知県立大学情報科学部地域情報科学科
-
内匠 逸
名古屋工業大学
-
内匠 逸
名古屋工業大学情報基盤センター
-
畑 雅恭
Chubu University
-
安川 博
Aichi Prefectural University
-
Itai Akitoshi
Fac. Of Information Sci. And Technol. Aichi Prefectural Univ.
-
畑 雅恭
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
畑 雅恭
中部大 工
-
畑 正恭
中部大学工学部
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