研究課題
(1)複数の源信号のスパースフレーム表現を用いたブラインド信号分離処理について問題の定式化と方法論の研究を行ったブラインド信号分離処理の出力信号とそれぞれ対応する専用なフレームを指定し、これで表現される複数の信号を時間領域で再構成をし、混合行列で混合することで各観測信号の推定値を得る。これらの推定値と実際の観測値の平均2乗誤差とフレーム領域でのsparsityでコスト関数を構成し、フレームと混合行列に関する最適化の問題とする。そして、フレームに関する最適化と混合行列の推定に関する最適化で構成する2段階の最適化の繰り返しが効率な方法となる。我々はこの定式化と最適化の可能性について確認した。また、この定式化でブラインド信号分離処理の新しいアルゴリズムも研究し、シミュレーションで分離効果を確認した。これに関する研究成果を学術雑誌に発表した。(2)信号のフレーム表現と信号の種類の関連性についての調査を行った純粋なフレームの最適化では混合行列が既知と仮定しフレームの学習で最適化を図り、フレーム領域での信号表現の変化と特性を調べた。(3)混合行列が既知とするフレームの最適化研究を行ったこの部分の研究内容はCompressive Sensingと言う新技術と深く関係することがわかった。そして、Compressive Sensingで開発された復号アルゴリズムを用い、混合行列が既知とするフレームの最適化が可能となることを確認した。
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Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics Vol. 13, No. 3
ページ: 275-283
IEEE Transactions on Signal Processing Vol. 56, No. 12
ページ: 6102-6106
