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J-GLOBAL ID：202102272128746001   整理番号：21A0217705

係数の分散を制御するためのGaussモデルに基づくLMS型適応フィルタ

The LMS-Type Adaptive Filter Based on the Gaussian Model for Controlling the Variances of Coefficients

著者 (1件)： NISHIKAWA Kiyoshi (Faculty of Systems Design, Tokyo Metropolitan University)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web))
巻： E103.A  号： 12  ページ： 1494-1502(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0466A  ISSN： 1745-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文で筆者らは,LMS型適応フィルタの係数の分散を制御できる方法を提案した。本方法では,Gauss分布を持つランダム変数として適応フィルタの各係数をモデル化し,その値を分布の平均値として推定した。さらに,各時間において,筆者らは更新した値が分布の範囲内に存在するかどうかをチェックした。その更新値が範囲を超えたとき,係数の更新をキャンセルする。筆者らは,信号処理と機械学習で広く用いられているGauss混合モデル(GMM)と類似の公式を持つ実装法を提案した。提案した方法の有効性を計算機シミュレーションによって評価した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 係数 ,  分散【variance】 ,  制御 ,  *Gauss模型 ,  *計算機利用システム ,  *適応フィルタ ,  正規分布 ,  変数 ,  平均値 ,  分布 ,  更新 ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： *Gauss混合モデル ,  Gauss分布 ,  GMM ,  *LMS ,  ランダム変数

著者キーワード (4件)： Gaussモデル ,  LMS適応フィルタ ,  Gauss混合モデル ,  システム同定

分類 (2件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (31件)：

• [1] C. Stauffer and W.E.L. Grimson, “Adaptive background mixture models for real-time tracking,” Computer Vision and Pattern Recognition, 1999. IEEE Computer Society Conference on., vol.2, p.252 1999. 10.1109/cvpr.1999.784637
• [2] D.A. Reynolds and R.C. Rose, “Robust text-independent speaker identification using gaussian mixture speaker models,” IEEE Trans. Speech Audio Process., vol.3, no.1, pp.72-83, Jan. 1995. 10.1109/89.365379
• [3] W.M. Campbell, D.E. Sturim, and D.A. Reynolds, “Support vector machines using GMM supervectors for speaker verification,” IEEE Signal Process. Lett., vol.13, no.5, pp.308-311, May 2006. 10.1109/lsp.2006.870086
• [4] K. Nishikawa, Y. Yamashita, T. Yamaguchi, and T. Nishitani, “Consideration on performance improvement of shadow and reflection removal based on GMM,” 2016 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA), pp.1-7, Dec. 2016. 10.1109/apsipa.2016.7820902
• [5] C.M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics), Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2006.

タイトルに関連する用語 (4件)： 係数 ,  Gaussモデル ,  LMS ,  適応フィルタ