2008 Fiscal Year Annual Research Report
回り込み経路の同定と情報量に基づく適応フィルタアルゴリズム
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19560381
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
酒井 英昭 Kyoto University, 情報学研究科, 教授 (70093862)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林 和則 京都大学, 情報学研究科, 助教 (50346102)
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| Keywords | 回り込みキャンセラ / 適応フィルタ / ロバスト推定 / Kullback-Leibler情報量 / ノッチ特性 / 推定誤差共分散行列 / 拘束条件付きLMS / Pisarenko法 |
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| Research Abstract |
補聴器への入力信号を複数の正弦波と白色雑音の和としたとき,正弦波をノッチ特性により遮断する必要があることを見出しているが,このノッチ特性を形成するために誤差信号に線形予測法を適用する近似的手法を提案している.しかし,この手法では入力信号をモデル化するのに必要なタップ数が大幅に増えるため,これをいかにして減らすかが問題となる.そこで,入力信号の共分散行列の最小固有値に対応する固有ベクトルに基づくPisarenkoの手法を適応フィルタ用に実装した拘束条件付きLMSアルゴリズムに注目し,それを用いた場合の収束特性の解析を行った.また,これまでは,入力信号のモデル化の適応フィルタが収束したとの前提で回り込み経路の同定用の適応フィルタの収束解析が行われたが,ここでは、両者が同時に動作している場合の局所的安定性解析を行い,入力信号がAR過程の場合も含め,二つの適応フィルタの安定性を示すことができた.
情報量を用いた適応フィルタに関しては独立成分分析(ICA)の手法を援用して新しいロバスト適応アルゴリズムを導出しているが,その際,通常の平均2乗誤差基準の適応フィルタには現れないスケールパラメータの意味を考察し,観測雑音の真の確率密度関数と仮定した密度関数のKullback-Leibler情報量が最小となるようスケールパラメータが調節されていることを示した.また,回り込み経路のインパルス応答の推定値の誤差共分散行列を導出し,スケールパラメータを導入しない場合との比較を行い,導入により推定誤差をかなり低減できることを示した.
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