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J-GLOBAL ID：201802256235712092   整理番号：18A1771582

スパース性を意識した適応フィルタリングのための入力相関にロバストな自動収縮調整【JST・京大機械翻訳】

Automatic Shrinkage Tuning Robust to Input Correlation for Sparsity-Aware Adaptive Filtering

著者 (4件)： Jeong Kwangjin (Dept. of Electronics and Electrical Engineering, Keio University, JAPAN) ,  Yukawa Masahiro (Dept. of Electronics and Electrical Engineering, Keio University, JAPAN) ,  Yamagishi Masao (Dept. of Information and Communications Engineering, Tokyo Institute of Technology, JAPAN) ,  Yamada Isao (Dept. of Information and Communications Engineering, Tokyo Institute of Technology, JAPAN)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 4314-4318  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  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： 著者らは,適応可能な近位前方逆方向分割(APFBS)アルゴリズムのための新しい自動収縮同調技術を提案した。収縮調整は,収縮パラメータの適切な値を選択し,可能な限り最小のシステム不整合を達成することを目的とした。システム不整合を時間平均二次統計に基づいて近似した。数値例により,提案した方法は,いくつかの信号対雑音比(SNR)において,色入力信号に対する人手で選択した収縮パラメータによる性能に非常に近い性能を達成することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  アルゴリズム ,  同調 ,  不整合 ,  *ロバスト性 ,  *適応フィルタリング
準シソーラス用語： スパース性 ,  入力信号 ,  二次統計 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： スパース性 ,  意識 ,  適応フィルタリング ,  相関 ,  ロバスト ,  収縮