入力データの存在領域の変化を考慮した多カーネル適応フィルタに関する一検討(基礎信号処理,画像処理技術,一般(音声音響・通信・学習・実現システム・基礎等))

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概要

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• 本稿では,多カーネル適応フィルタの入力ベクトルの存在領域の変化を追従する手法を提案する.カーネル適応アルゴリズムでは,選択されたデータ点(辞書データ)を中心とする複数のガウス関数の線形和で未知の非線形関数を近似する.未知系の変化に対し有効なカーネルを選択することができるアルゴリズムとしてMultikernel Normalized Least Mean Square Algorithm with Double Regularization (MKNLMS-DR)が提案されている.MKNLMS-DR法は,データの選別にコヒーレンス基準(ガウスカーネルの場合,入力ベクトルと辞書データのユークリッド距離と等価)を使用するため,入カベクトルの存在領域の変化に対応できない.提案法は,入力ベクトルの存在領域の変化を追従できるように,入力ベクトルを辞書データにすべて追加し不要なデータを閾値判定で辞書データから削除する.数値例により,入力ベクトルの存在領域が変化する場合に辞書データ数が急増しないこと,推定精度が向上することを示す.

• 一般社団法人電子情報通信学会の論文
• 2013-08-22

著者

• 佐々木 重信

  新潟大学大学工学部

• 石井 隆一郎

  新潟大学大学院自然科学研究科

• 湯川 正裕

  慶応義塾大学理工学部電子工学科

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