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本研究は、複数の凸制約を組み合わせることにより適応的にシステム同定を行うアルゴリズムを用いて、音声圧縮の前処理のための線形予測器を高度化するものである。高雑音下で効率的な適応システム同定を行うためには、諸特性を悪化させることなくアルゴリズムの収束速度を向上させることが重要となる。本研究で用いる、複数の凸制約を組み合わせ外近似への射影を用いて適応的にシステム同定を行うアルゴリズムは、雑音のある状態であっても、真のシステムを必ず充足可能解として含むよう定式化することが可能であり、元来収束性や耐雑音性に優れている。前年度までに同アルゴリズムを用いシステムの同定を行う場合に必要となる、2次不等式で表される凸制約集合の狭い外近似の構成法の検討と、同方法を適用した場合の理論的な確認、および、低速のマイクロコントローラ上への実装上の課題の検討を行った。最終年度となる本年度は、前年度までの結果を踏まえ、既存アルゴリズムとの親和性の検討や性能評価を行った。本研究の対象は、前処理のアルゴリズムであり、その実用上の課題や効果を確認するためには、既存のアルゴリズムを用いた動作確認と調整が不可欠となる。そのため、本年度物品費により購入した線形代数数値計算ソフトウエアMATLABおよび同ソフトウエアのためのコンピュータを用いて標準的なアルゴリズムによる性能の検証やアルゴリズムの比較を行った。また本研究の対象と同様の問題構造が現れる、予測制御、適応制御の問題への成果の適用についても検討を行った。
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