機械学習を用いたスパースフィルタの設計

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT20040

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2020/01/04

タイトル(英語): Design of Sparse Filters Using Machine Learning

著者名: 井谷 太郎(広島大学),中本 昌由(広島大学),相川 直幸(東京理科大学)

著者名(英語): Taro Itani(Hiroshima University),Masayoshi Nakamoto(Hiroshima University),Naoyuki Aikawa(Tokyo University of Science)

キーワード: スパース性|機械学習|フィルタ設計|Sparsity|Machine Learning|Filter Design

要約(日本語): スパースフィルタとは，０係数を含むディジタルフィルタである。スパースフィルタの設計では、０係数をどこにするかという問題が生じる。本研究では機械学習を用いたスパースフィルタの設計法を提案する。

要約(英語): This paper considers a design problem for the sparse filters. The sparse filters include not only real value coefficients but also zero coefficients. Hence, when designing the sparse filters, we consider which coefficients we should assign zero values to. In this study, we propose a design method for the sparse filters using machine learning.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,779 Kバイト