| 研究課題/領域番号 |
18K11260
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
張 熙 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (40251706)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | グラフ / 信号処理 / 画像処理 / ビッグデータ / フィルタバンク / ウェーブレット |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，奇数次で偶対称の線形位相FIRフィルタにおける多項式変換および因数分解による２チャネルグラフフィルタバンクの設計法を提案した．分解側と合成側ローパスフィルタの振幅特性を，多項式変換を用いて，周波数領域からグラフスペクトル領域へ変換した．このとき，分解側と合成側で多項式で表現できない部分が存在するため，新たな多項式に置換し，グラフフィルタを設計した．そして，フィルタバンクが完全再構成となるための多項式の条件を導出した．また，グラフ信号処理の手法を画像処理へ適用した．画像の各画素を頂点と見立て，画素間を辺で接続し，様々なパターンのグラフを作成し，性能調査・比較を行った．
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| 自由記述の分野 |
信号処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
周知のように，ネットワークは重み付きグラフによって表現できる．グラフは，データの一般的な表現形式であり，その幾何的構造を記述するために有用である．ソーシャルネットワーク、センサーネットワーク、ニューラルネットワークなどのような応用では，高次元データは，自然に重み付きグラフの頂点上に存在する．様々なネットワークから集められた膨大な量のデータから有用な情報を抽出する必要があるため，有用な情報を効率よく抽出するための革新的なアプローチが必要不可欠である．グラフ信号処理は，様々なグラフ信号に対し効率的な保存・伝送・解析の手段を提供する．具体的には，フィルタリング，ノイズ除去や圧縮などの応用がある．
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