NMFを用いた周期性を持つ信号成分の分離

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS9-3

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Periodic source separation using Nonnegative Matrix Factorization

著者名: 鈴木 聡（東京都立産業技術研究センター）,佐野 宏靖（東京都立産業技術研究センター）,金田 泰昌（東京都立産業技術研究センター）,佐々木 秀勝（東京都立産業技術研究センター）

著者名(英語): Satoshi Suzuki (Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute),Hiroyasu Sano (Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute),Yasuaki Kaneda (Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute),Hidekatsu Sasaki (Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute)

キーワード: 非負値行列因子分解|周期信号|放射ノイズ放射ノイズ|Nonnegative Matrix Factorization|Periodic signal|Radiated emission

要約(日本語): 本研究では，複数の異なる周期を持った信号が重畳された信号から各信号成分を分離する手法を提案する。このような手法の適用例として，EMCにおける放射ノイズからノイズ源毎の成分を分離することが挙げられる。大きなノイズを放射する素子の多くはスイッチング素子であり固有のスイッチング周期を持つため，放射ノイズ信号から周期性を持つ信号成分を分離することで，それぞれのノイズ源の影響を推定でき，EMC対策の効率化が期待できる。これまで信号源分離手法として，非負値行列因子分解（NMF）が音声・音響分野を中心に研究されてきたが，電磁ノイズは音信号とは異なる性質が多く，そのまま適用することは難しい。そこで，各ノイズ信号が周期的であり，その周期が既知であることを条件として，従来のNMFの更新式に周期性を考慮した項を追加することによって周期性を持つ信号成分を分離できるアルゴリズムを設計し，実験によってその有効性を評価した。

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