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  1. B. 理工学域; 数物科学類・物質化学類・機械工学類・フロンティア工学類・電子情報通信学類・地球社会基盤学類・生命理工学類
  2. b 10. 学術雑誌掲載論文
  3. 1.査読済論文(工)

Analysis of Signal Separation and Signal Distortion in Feedforward and Feedback Blind Source Separation Based on Source Spectra

http://hdl.handle.net/2297/18408
http://hdl.handle.net/2297/18408
709e9e46-1e3a-4975-b1e1-0ed790f2d33e
名前 / ファイル ライセンス アクション
TE-PR-NAKAYAMA-K-25_m.pdf TE-PR-NAKAYAMA-K-25_m.pdf (370.3 kB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2017-10-03
タイトル
タイトル Analysis of Signal Separation and Signal Distortion in Feedforward and Feedback Blind Source Separation Based on Source Spectra
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
その他のタイトル
値 フィードフォワード形およびフィードバック形ブラインド信号源分離における信号分離および信号歪の解析(適応信号処理・音響信号処理, 信号処理, LSI, 及び一般)
著者 堀田, 明秀

× 堀田, 明秀

WEKO 14437

堀田, 明秀

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中山, 謙二

× 中山, 謙二

WEKO 353
e-Rad 00207945
研究者番号 00207945

中山, 謙二

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平野, 晃宏

× 平野, 晃宏

WEKO 377
金沢大学研究者情報 70303261
研究者番号 70303261

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 電子情報通信学会技術研究報告. SIP, 信号処理 = IEICE technical report SIP, Signal processing, (仙台)

巻 105, 号 149, p. 25-30, 発行日 2005-06-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0913-5685
NCID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11943613
出版者
出版者 IEICE The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 ブラインド信号源分離では(BSS)は出力を独立にするように学習が行なわれる.したがって, 信号歪みが生じる可能性がある.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.信号を無歪みで出力するためにはなんらかの制約が必要になる.そこで信号歪みの基準を観測信号と考え, 完全分離の条件と無歪の条件から導かれた制約を学習の際に加味する信号歪み抑制学習法をこれまでに提案している[11].これにより信号源をs_i, 観測信号をx_i, 出力信号をy_iとするとき, 信号を分離するとともにy_iをx_iにおけるs_i成分のみに近づけることができる.一方, フィードバック形ブラインド信号源分離(FB-BSS)は信号分離と信号歪み抑制を同時に満たす.本稿では信号歪み抑制学習法を他の方式とさまざまな信号を使って比較することによりその特性を解析する. Source separation and signal distortion in three kinds of blind soure separation (BSS) systems with convolutive mixture are analyzed. They consist of two feedforward BSS system, one trained in the time domain and the other trained in the frequency domain, and a feedback BSS system, trained in the time domain. An evaluation measure of the signal distortion has been investigated and conditions for source separation and distortion free have been derived. Based on these conditions, source separation and signal distortion have been analyzed. The feedforward BSS systems have some degree of freedom and the output spectrum can be changed. The feedforward BSS system, trained in the frequency domain, has a weighting effect, which can suppress signal distortion. However, this weighting effect is only effective only when the source spectra are similar to each other. Since, the feedforward BSS system, trained in the time domain, does not have any constraints on signal distortion free, its output signals can be easily distorted. A new learning algorithm with a distortion free constraint has been proposed. On the other hand, the feedback BSS system can satisfy both source separation and distortion free conditions simultaneously. Performed simulation results support our theoretical analysis.
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
関連URI
識別子タイプ URI
関連識別子 http://ci.nii.ac.jp/naid/10016613212
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Ver.1 2023-07-27 17:22:24.358539
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