2022 Fiscal Year Annual Research Report
Extreme Signal Processing
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20H02145
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
田中 雄一 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (10547029)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 聡久 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70360584)
石田 寛 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80293041)
小野 峻佑 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (60752269)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 信号処理 / サンプリング定理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の最終年度として，エクストリーム信号処理の研究の総仕上げを行った．具体的には以下のテーマに関して研究を行った．
1) 深層展開を用いたグラフ信号の修復
深層展開は反復最適化と深層学習を融合させたデータ修復手法である．本年度は，ネットワーク上のデータのノイズ除去や欠損値の復元のため，深層展開をグラフ信号処理に対し適用する手法に関して検討を行った．特に，ネットワークに依存しないパラメータを学習し，適用することでネットワークの変化に対し頑健な手法を実現した．数理モデルに基づく手法や深層学習を利用した手法と比較し，優れた性能を示すことを明らかにした．
2) ネットワーク上の信号のサンプリング定理
サンプリング定理の拡張として，グラフ信号処理のためのサンプリングと復元に関する研究を行った．特に，統計的性質に基づくサンプリングと，多チャネルサンプリングに関する検討を行った．時間領域信号に対する議論を拡張することで，自然な理論を実現した．様々なネットワーク上の信号のサンプリングにより有効性を確認した．
上記2テーマに関する研究成果はIEEE論文誌や IEEE ICASSP などのトップ論文誌・国際会議へ採択された．また，上記以外にも様々なエクストリーム信号処理にかかる成果を現在投稿中であり，今後のさらなる理論の発展と応用への拡がりが期待できる．一方で，具体的な応用に対する課題，特にドメインに応じた処理の必要性も明らかになった．今後は本研究のIoT等の応用に関して積極的に研究を進める．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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