独立成分分析を用いた信号と雑音の分離手法に関する研究

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-214

グループ名: 【全国大会】平成17年電気学会全国大会論文集

発行日: 2005/03/15

タイトル(英語): Separation of Signal and noise by Independent Component Analysis

著者名: 高野 純一(早稲田大学),犬島 浩(早稲田大学),山内 規義(早稲田大学),大貝 晴俊(早稲田大学)

著者名(英語): Junichi Takano(Waseda University),Hiroshi Inujima(Waseda University),Noriyoshi Yamauchi(Waseda University),Harutoshi Oogai(Waseda University)

キーワード: 独立成分分析|信号分離|ウェーブレット変換

要約(日本語): 独立成分分析(ICA)は、1994年にComonによって名付けられた、信号の統計的な性質を利用した信号処理の手法である。独立成分分析は多点計測されたデータの解析に有効とされ、応用例として複数話者の音声信号の分離や、生体信号の解析に用いられる。独立成分分析を用いて信号成分の雑音をコンピュータに認識させることが出来れば、より正確な信号成分を得る事が出来る。そこで，本研究では独立成分分析による信号と雑音の認識を周波数成分の観点から行った。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 557 Kバイト