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J-GLOBAL ID：201302287904215041   整理番号：13A0472595

スパースな連続信号の標本化と最尤推定による再構成

Sampling and Recovery of Continuous Sparse Signals by Maximum Likelihood Estimation

著者 (4件)： 廣長陽介 (山口大 大学院医学系研究科) ,  平林晃 (山口大 大学院医学系研究科) ,  CONDAT Laurent (グルノーブル工科大) ,  CONDAT Laurent (国立科学研究セ(フランス))
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 424(RCS2012 238-283)  ページ： 127-132  発行年： 2013年01月24日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では連続的に定義されたスパースな信号,とりわけ周期的微分インパルス列と周期的区分多項式の雑音を含んだ測定値からの最尤推定による再構成手法を提案する。この再構成問題に対しては既に,零変換フィルタの残差を最小化する手法やCadzowによる雑音除去手法が提案されている。しかし,前者には信号表現に用いるパラメータの数よりも多くの測定値を必要とし,必要以上の微分インパルスの位置を誤って求めてしまうという問題がある。さらに,後者には最適性が保証されていないという問題点がある。そこで,提案手法では対数尤度関数を適切に定義することにより,これらの問題を解決する。この関数は非凸であるため,確率的な大域探索手法である粒子群最適化を用いて最適解を探索する。計算機シミュレーションにより,提案手法が現実的な計算コストで従来法を超える精度を実現できることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *信号処理 ,  *最尤法 ,  *信号標本化 ,  再構成 ,  性質 ,  通信信号 ,  尤度関数 ,  最適化
準シソーラス用語： スパース性 ,  *最尤推定 ,  対数尤度 ,  粒子群最適化

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 標本化 ,  最尤推定 ,  再構成