| No | 50737 |
|---|---|
| 標題（和） | 学習同定法の不安定性改善について |
| 標題（英） | An improvement in stability of the learning identification method |
| 研究会名（和） | 通信方式; ディジタル信号処理 |
| 研究会名（英） | Communication Systems; Digital Signal Processing |
| 開催年月日 | 1994-01-27 |
| 終了年月日 | 1994-01-28 |
| 会議種別コード | 2 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CS93-160 // DSP93-84 |
| 抄録（和） | 学習同定法は少ない演算量で実現できることから最も広く用いられている適応アルゴリズムのひとつとなっている.しかしながら,係数更新手順中に状態ベクトルの2乗ノルムによる除算を含むため,特に,入力信号が音声など非定常な信号の場合には動作が不安定になるという問題が生じる.これを避けるための対策のひとつとして,小さな入力信号が続いたときには係数更新を行わないといった方法が挙げられる.ところが,どのように係数更新を打ち切ることが有効であるかという点については理論的に示されてはいない.そこで,本稿では係数更新を打ち切ることの効果を誤差解析により評価している. |
| 抄録（英） | The Learning Identification Method(Normalized LMS algorithm)is widely used because of its simplicity.However,this algorithm behaves unstably when all elements of an input state vector is very small.This property is caused by the division in the procedure of the Learning Identification Method.One of the modifications on this problem is taken that if a norm of an input state vector is smaller than a threshold,coefficients of the adaptive filter are not updated.This paper shows effects of interrupting adaptive filter′s coefficients update by the error analysis. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.93 No.444,445 |
| ページ開始 | 59 |
| ページ終了 | 66 |
| キーワード（和） | 係数更新打ち切り |
| キーワード（英） | interrupting coefficient update |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 辻井重男 |
| 著者（ヨミ） | ツジイシゲオ |
| 著者（英） | Tsujii Shigeo |
| 所属機関（和） | 東京工業大学工学部 |
| 所属機関（英） | Department of Electrical and Electronic Engineering,Faculty of Engineering,Tokyo Institute of Technology |
| 著者（和） | 久保田一 |
| 著者（ヨミ） | クボタハジメ |
| 著者（英） | Kubota Hajime |
| 所属機関（和） | 千葉工業大学工学部 |
| 所属機関（英） | Department of Electrical Engineering,Faculty of Engineering,Chiba Institute Technology |
| 著者（和） | 福本昌弘 |
| 著者（ヨミ） | フクモトマサヒロ |
| 著者（英） | Fukumoto Masahiro |
| 所属機関（和） | 東京工業大学工学部 |
| 所属機関（英） | Department of Electrical and Electronic Engineering,Faculty of Engineering,Tokyo Institute of Technology |