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グループ分離と線形化による非線形BSSにおける収束性解析
http://hdl.handle.net/2297/18364
http://hdl.handle.net/2297/183647296b3ca-12f6-440e-a77c-719b6d0243e3
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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TE-PR-NAKAYAMA-K-003.pdf (187.6 kB)
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| Item type | 会議発表論文 / Conference Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-10-03 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | グループ分離と線形化による非線形BSSにおける収束性解析 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | The Concergent Analysis of a Cascade Form BSS Connecting Source Separation and Linearization for Nonlinear Mixtures | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者 |
西脇, 貴之
× 西脇, 貴之× 中山, 謙二× 平野, 晃宏 |
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| 提供者所属 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 金沢大学理工研究域 電子情報学系 | |||||
| 書誌情報 |
第19回信号処理シンポジウム，八ヶ岳 巻 B3-4, p. 1-6, 発行日 2004-11-01 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | IEICE 電子情報通信学会 / 信号処理研究専門委員会 / 第19回 信号処理シンポジウム | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 2次の非線形混合において，信号群分離と線形化を縦 続構成するブラインドソースセパレーション(BSS) が提 案されている．信号群分離では，信号源とその高次項を含んだ同一グループの信号群に分離される．残った高次項は，線形化を通すことにより抑制される．本稿では，まず，この非線形BSSの分離特性を解析する．センサの数は信号源以外の干渉成分を消去するために，信号源の数より増やす必要がある．また，干渉成分は非線形成分の大きさによって決まる．非線形成分の割合とセンサ数の関係について解析し，非線形成分の割合が低い場合にセンサ数を低減できることを確認した．次に，学習において，分離行列の初期値依存性について解析した．ランダムに発生する初期に対して，約30%の確率で良い分離特性が得られた．これにより，比較的少ない探索回数で有効な初期値が求まることが分かった．また，非線形として3 次までを考慮した場合の影響を解析した．3次項が１次項に比べて約10%程度では良い分離特性が得られることを確認した． A blind source separation (BSS), cascading a signal group separation block and a linearization block has been proposed for low-order nonlinear mixtures. In the separation block, the signal sources are separated into each group, including its high-order components. The high-order components are further suppressed through the linearization block. In this paper, separation performance of the nonlinear BSS is analyzed from several view points. The number of the sensors is increased from that of the signal sources in order to cancel the interference. Moreover, the interference components is decided by a ratio of the nonlinear and the linear components. A relation between the ratio of the components and the number of the sensors is analyzed. The number of the sensors can be reduced when the ratio of the onlinearity is small. Next, e ects of the initial guess of the separation matrix is analyzed. The training was carried out using 50 independent random initial guess, and good separation is obtained by a 30% probability. Moreover, effect of including 3rd-order terms is analyzed. When the 3rd-order term is under 10%, good separation performance can be obtained. | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 関連URI | ||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | http://www.ieice.org/jpn/index.html | |||||
