| 研究概要 |
音響システム(特にスピーカシステム)を対象にして,その非線形ひずみを除去し,特性を改善することを目指した.まず,従来われわれが培ってきた技術の有効性を実際のスピーカシステムで検証した.その結果,さまざまなスピーカシステムにおいて非線形ひずみを平均10dB以上低減することができた.ここでは,スピーカシステムの非線形特性をあらわすVolterra核を複合正弦波によって測定した.この手法の特徴は高精度で測定が行えることにある.ただし,欠点として測定時間を莫大に要することがあげられるが,その点に関しては現在,改良を進めている.次に,上記とは異なる測定法として適応Volterraフィルタを用いる方法がある.この方法は比較的,短時間でVolterra核の同定が行えるが,精度的に問題を有していた.そこで,周波数領域で適応Volterraフィルタを実現することにより,その問題の克服を目指した.アルゴリズムをコンピュータシミュレーションと実測定の両方で検証し,その両者において良好な結果が得られた.現在,同手法により測定されたVolterra核を用いて非線形歪み除去の検証を行っている.最後に,Volterraフィルタとは異なるアプローチとしてニューラルネットワークを用いる方法についても検討を行った.ニューラルネットワークを用いることの利点は比較的小規模で非線形システムを同定できることにある.一方,欠点としてはさまざまな入力信号に対応することが困難であることが挙げられる.そこで,この問題点を解決するための手法として入力信号のパワー変動に追従するためのニューラルネットワークの構成を提案し,その有効性を検証した.その結果,Volterraフィルタに比べて小規模かつ高精度でスピーカシステムの同定が可能であることを実証した.
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