@article{oai:kanazawa-u.repo.nii.ac.jp:00008263,
 author = {出島, 康宏 and 堀田, 明秀 and 中山, 謙二 and 平野, 晃宏},
 issue = {349},
 journal = {電子情報通信学会技術研究報告. SIP, 信号処理 : IEICE technical report},
 month = {Oct},
 note = {ブラインド信号源分離(BSS)では、出力を独立にするように学習が行われるため信号歪みが発生する可能性があることが知られている.また, フィードフォワード形ブラインド信号源分離(FF-BSS)は分離回路における自由度が高く, 出力信号を互いに独立にする学習が信号歪みを生じる可能性がある.そこで信号歪みの低減のために完全分離の条件と無歪の条件から導かれた式を学習に加味するという手法がすでに提案されている.本稿では周波数領域におけるFF-BSSにおいてその手法を適用し, 様々な信号源に対しての信号歪み抑制法の性能をシミュレーションにより解析する. In the blind source separation (BSS), a separation block is trained so as to make its output signals to be statistically independent. Since the frequency domain BSS has some degree of freedom, the wave form and frequency response of the separated signals may be changed from the originals, resulting in signal distortion. In this paper, a learning algorithm, suppressing the signal distortion, for the feedforward BSS, implemented in the frequency domain, is proposed. A condition on both complete separation and signal distortion free has been proposed. This condition is included in the learning process as constraint. Usefulness of the proposed learning algorithm is analyzed by using several kinds of the signal sources., 金沢大学理工研究域　電子情報学系},
 pages = {37--42},
 title = {周波数領域フィードフォワード形ブラインド信号源分離における信号歪みを抑制する学習法},
 volume = {105},
 year = {2005},
 yomi = {ナカヤマ, ケンジ}
}