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TE-PR-NAKAYAMA-K-1157.pdf778.19 kBAdobe PDF
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タイトル: 格子形予測器とFIRフィルタによる2ステージ適応フィルタの収束性解析と同期形学習アルゴリズム
その他のタイトル: Convergence Analysis and a Synchronized Learning Algorithm for a Joint Lattice Predictor and FIR Adaptive Filter
著者: 徳井, 直樹
中山, 謙二 link image
平野, 晃宏 link image link image
Tokui, Naoki
Nakayama, Kenji
Hirano, Akihiro
ナカヤマ, ケンジ
発行日: 2002年11月 1日
出版社(者): IEICE 電子情報通信学会
雑誌名: 電子情報通信学会論文誌. A, 基礎・境界 = The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers. A
ISSN: 0913-5707
巻: J85-A
号: 11
開始ページ: 1157
終了ページ: 1167
抄録: 格子形予測器とFIRフィルタを組み合わせる2ステージ適応フィルタにおいて,伝達関数は反射係数とフィルタ係数を含むため,従来の学習法では反射係数とフィルタ係数の更新が整合しておらず誤差の減少を保証できないことを明らかにした.この問題を解決するために,反射係数の更新に同期して適応フィルタの係数を補正する学習アルゴリズムを提案した.nサンプル時に更新された反射係数κ(n)とこれを用いて更新されたフィルタ係数ω(n+1)による伝達関数をn+1サンプル時に更新された反射係数κ(n+1)に対しても同じにするためにフィルタ係数ω(n+1)を補正して,n+1サンプル時の出力計算に使用する.更新に要する計算量は2(予測次数×フィルタ次数)である.白色雑音,有色雑音及び音声を入力信号として未知システムを推定するシミュレーションを行い,従来法と比較した.反射係数変動に対してフィルタ係数を補正しない従来法は推定誤差が十分に低減できないこと,提案法は音声入力に対してNLMSより4〜5倍速く収束すること,及び誤差はRLSと同等であることを確認した.予測次数≪フィルタ次数の場合はRLSに比べて計算量も大幅に低減できる.
URI: http://hdl.handle.net/2297/18366
資料種別: Journal Article
版表示: publisher
出現コレクション:1.査読済論文(工)

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