加速付き近接勾配法を用いたl1正則化に基づくFIR フィルタの最小二乗設計

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18032

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/08/27

タイトル(英語): A least square design of sparse FIR filters based on the l1 regularization with accelerated proximal gradient method

著者名: 船井 慎二(広島大学),中本 昌由(広島大学),小西 克巳(法政大学)

著者名(英語): Shinji Funai(Hiroshima University),Masayoshi Nakamoto(Hiroshima University),Katsumi Konishi(Hosei University)

キーワード: ＦＩＲディジタルフィルタ|スパース係数|Ｌａｇｒａｎｇｅの未定乗数法|ｌ１　正則化|加速付き近接勾配法|FIR digital filters|Sparse coefficients|l1 regularization|Accelerated Proximal Gradient Method|Lagrange multiplier method

要約(日本語): フィルタ設計における処理の高速化・回路規模，メモリ容量，消費電力の低減化を実現するために，FIRフィルタに加速付き近接勾配法を適用し最適化する．本論文では，加速付き近接勾配法に加え，Lagrangeの未定乗数法を適用することによって実数係数の再最適化を行う．加速付き近接勾配法を用いることによって一部の係数が小さくなるため，絶対値の小さいものを0として所望の個数が0係数となるまでLagrangeの未定乗数法と加速付き近接勾配法を繰り返し用いることによって実数係数値の最適化も行う．結果として，コスト削減とフィルタ特性の劣化抑制を実現する

要約(英語): In this study, we consider sparse optimization problem for FIR digital filters. Sparse filters indicate that the coefficients include not only real value but also zero coefficients. For realizing sharp characteristic with less coefficient, we introduce a Proximal Gradient Method with acceleration and Lagrange method of sparse FIR filters. Then, we fix 0 coefficient and use a Proximal Gradient Method again. Finally we repeat until we earn intended 0 coefficients.Thus, filters can achieve high speed response and low cost realization. Finally, we show an example to demonstrate the effectiveness of the proposed method by comparing low degree filters.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 542 Kバイト