独立成分分析と適応信号処理による紙幣音響データの雑音除去

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS9-8

グループ名: 【C】平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2009/09/03

タイトル(英語): Noise Reduction of Acoustic Data of Bill by Independent Component Analysis and Adaptive Signal Processing

著者名: 本沖 大樹(大阪府立大学),大松 繁(大阪府立大学),吉岡 理文(大阪府立大学),寺西 大(広島工業大学),小坂 利壽(グローリー)

著者名(英語): Taiki Motooki(Osaka Prefecture University),Sigeru Omatu(Osaka Prefecture University),Michifumi Yoshioka(Osaka Prefecture University),Masaru Teranishi(Hiroshima Institute of Technology),Toshihisa Kosaka(Glory Ltd.)

キーワード: 雑音除去|適応ディジタルフィルタ|ニューラルネットワーク|ウェーブレット変換|独立成分分析|noise reduction|adaptive digital filter|neural network|wavelet transform|independent component analysis

要約(日本語): 近年，紙幣が紙幣識別器を通過する際に発生する音を分析し，紙詰まりの原因となる疲弊札を検出する検査が報告されている．この検査を自動化するため，音響データに混入した雑音を高精度に除去する手法の開発が求められている．本論文では，独立成分分析とウェーブレット変換を用いた信号分割処理を音響データに施した後，適応ディジタルフィルタとニューラルネットワークを組み合わせた雑音予測を行っている．これにより，従来手法と比較して優れた雑音除去を達成した．

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