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J-GLOBAL ID：201402236950844014   整理番号：14A0140916

固定次数でのKPNLMS適応フィルタの実現のためのスパース化手法

Sparsification of Input signal for Fixed Order Implementation of KPNLMS Adaptive Filters

著者 (3件)： 古賀正一 (首都大学東京 大学院システムデザイン研究科) ,  丸裕士 (首都大学東京 大学院システムデザイン研究科) ,  西川清史 (首都大学東京 大学院システムデザイン研究科)
資料名： 映像情報メディア学会技術報告
巻： 37  号： 56(ME2013 119-136)  ページ： 61-64  発行年： 2013年12月02日 
JST資料番号： S0209A  ISSN： 1342-6893  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： 適応フィルタは,未知システムの特性の自律的学習を可能とし,線形システムの学習に広く応用されている。近年,適応フィルタにカーネル法を適用することで,非線形未知システムの学習を可能とするカーネル適応フィルタが提案されている。カーネル適応フィルタでは,学習に使用するトレーニングベクトルおよびフィルタ次数が時間とともに増加し,それに伴い必要な演算量も増加することが問題となっている,本稿ではKernel Proportionate NLMS(KPNLMS)適応フィルタを対象とし,固定次数で実現するための,入力信号のスパース化の効率的な手法を提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *適応フィルタ ,  自律系 ,  *機械学習 ,  *最小二乗法 ,  正規化 ,  計算機アルゴリズム ,  評価試験 ,  辞書 ,  収束 ,  SN比 ,  無次元数
準シソーラス用語： *NLMS ,  次数

分類 (3件)： フィルタ一般  (NC04021I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 次数 ,  適応フィルタ ,  手法