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J-GLOBAL ID：201002223429707767   整理番号：10A0869033

スパースシステム同定に対する変換領域LMSアルゴリズム

TRANSFORM DOMAIN LMS ALGORITHMS FOR SPARSE SYSTEM IDENTIFICATION

著者 (2件)： SHI Kun (Texas Instruments, TX, USA) ,  MA Xiaoli (Georgia Tech, GA, USA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.5  ページ： 3714-3717  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最小平均二乗(LMS)アルゴリズムは,適応システム同定の最も一般的な方法である。未知システムの応答は多くの場合にスパースであるため,スパース性を活用して適応フィルタの性能が改善できる。本論文は,有色(相関)入力を伴うスパースシステム同定に対するLMS性能を改善する,新しい適応アルゴリズムを提案した。フィルタ係数のl₁ノルムペナルティを二乗LMS費用関数に含め,スパースシステムにおけるLMS性能を改善した。入力信号の領域変換により相関行列の固有値拡がりが低減できることを利用して,変換領域(TD)におけるLMSを検討した。特に時間領域とTDのフィルタ係数を関連付け,TD-ZA(ゼロアトラクト)-LMSとTD-R(再重みづけ)ZA-LMSアルゴリズムを提案した。既発表のアルゴリズムと比較し,定常状態振舞いは同等であるが,有色入力に関する収束が高速であることを示した。

シソーラス用語： *適応フィルタ ,  システム同定 ,  性質 ,  *最小二乗法 ,  アルゴリズム ,  相関 ,  係数 ,  ペナルティ ,  費用関数 ,  信号変換 ,  状態 ,  収束 ,  速度 ,  高速化 ,  計算機シミュレーション ,  性能評価 ,  信号処理
準シソーラス用語： スパース性 ,  適応アルゴリズム ,  フィルタ係数 ,  定常状態 ,  収束速度

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： システム同定 ,  変換領域 ,  LMSアルゴリズム