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インパルスノイズの混入に対してロバストな適応アルゴリズムに関する研究
インパルスノイズの混入に対してロバストな適応アルゴリズムに関する研究
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カテゴリ: 部門大会
論文No: PS4-3
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): Study on a Robust Adaptive Algorithm for Impulsive Noise
著者名: 安岡 一晟(日本工業大学),木許 雅則(日本工業大学)
著者名(英語): Issei Yasuoka (Nippon institute of Technology),Masanori Kimoto (Nippon institute of Technology)
キーワード: 学習同定法|インパルスノイズ|分散値制御分散値制御|Normalized Least Mean Square|Impulse Noise|Distributed value control
要約(日本語): 適応フィルタは, 医療機器や拡声通話システムなどで発生するノイズやエコーの除去で主に利用されているが, これらのシステムでは, インパルスノイズの混入が動作の妨げとなり, 収束性能が著しく劣化する. この問題の対策法として, 出力誤差の分散値制御を可能とする評価関数を用いたLMSアルゴリズムが提案されているが, 十分な収束速度と精度は得られていない. 本報告では, 提案された手法をNLMSアルゴリズムに適用した上で, 収束傾向に応じて分散値を適応的に可変させる手法を提案し, シミュレーションによりその収束性能の向上を示す.
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