|
本年度は，不確実性をもつネットワーク上の信号処理の実応用に取り組んだ．具体的な研究成果の概要を以下にまとめる．
1. グラフ信号処理のスパース時間周波数表現への応用：スパース時間周波数解析は音響信号を詳細に解析する手段であり，広く知られている手法のひとつに再割り当て法がある．この手法はスペクトログラムの各成分を重心位置に再割り当てすることにより，スパースな表現を得ることを可能にしているが，重心位置計算に由来するノイズがしばしば問題となる．このノイズを時間周波数表現の構造を考慮しながらグラフフィルタで補正する手法を提案した．この成果を2023年秋季音響学会にて発表した．
2. ネットワークの変化にロバストなサンプリング手法の開発：これまで，グラフ信号のサンプリングに関する研究は最適な頂点選択について焦点が当たっていたが，この方法では不確実性をもつネットワーク上の信号に対して頑健にサンプリングできない．そこで， 最良線形不偏推定量に基づく集約型のサンプリング手法を開発した．この成果を2023年電子情報通信学会ソサエティ大会にて発表した．
研究期間全体では，不確実性をもつネットワーク上の信号処理に関する理論構築および実応用を推し進めた．理論面では，グラフ構造の変化に対応するためのグラフフィルタ転移手法を開発し，応用面では，音響信号処理および電力システム分野の課題に取り組んだ．グラフフィルタ転移に関する理論を電力システムにおける重要な課題のひとつである状態推定問題に応用した論文の投稿準備中である．
|
