講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-03-09 08:30
MASH構成を用いたオーバーサンプリング型シグマデルタCNN ○平野雅丈(上智大)・青森 久(東京理科大)・大竹 敢(玉川大)・田中 衞(上智大) NLP2009-157 |
抄録 |
(和) |
シグマデルタセルラーニューラルネットワーク(SD-CNN) はニューロダイナミクスによる空間領域シグマ
デルタ変調のフレームワークであり, シグマデルタ変調の重要な特徴である原信号再構成特性及びノイズシェーピング
特性を持つ. シグマデルタ変調の出力ディジタル列に含まれる量子化ノイズを削減する手法として, オーバーサンプリ
ング下でのノイズシェープが有効であるが, 従来のSD-CNN ではオーバーサンプリング対象が数学的に解明されてい
なかったため, オーバーサンプリングを適用する事が難しかった. 本稿では, SD-CNN のオーバーサンプリング対象を
解明し, さらにオーバーサンプリング型SD-CNN にマルチステージノイズシェーピング(MASH) を導入し, 2 次ノイズ
シェーピング特性を与え, その性能を様々な画像に対して複数のオーバーサンプリング比で行うことで評価する. 実験
結果より, 提案方式は非常に優れたAD 及びDA 性能を持つことが示された. |
(英) |
The sigma-delta cellular neural network (SD-CNN) is a novel framework of spatial domain sigma-delta modulation
utilizing neuro dynamics. Also, it has signal reconstruction and noise shaping characteristics that are important sigma-delta
properties. Although the noise shaping eect with the oversampling technique plays very important role for drastic quantization
noise reduction in binary digital sequences, the conventional SD-CNN could not use it eectively due to the fact that an
oversampling factor of the SD-CNN has been undissolved mathematically. In this paper, a novel SD-CNN with the oversampling
technique having second order noise shaping property by multi-stage noise shaping (MASH) is proposed. Moreover,
the oversampling factor of SD-CNN is demonstrated mathematically. Experimental results of various standard test images in
several oversampling ratios suggest that the proposed oversampling SD-CNN has an excellent AD and DA performance. |
キーワード |
(和) |
Σ-Δ変調器 / オーバーサンプリング / セルラニューラルネットワーク / 画像再構成 / マルチステージノイズシェーピング / / / |
(英) |
Σ-Δmodulator / Oversampling / Cellular Neural Network / Image Reconstraction / Multi-stage noise shaping / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 458, NLP2009-157, pp. 1-4, 2010年3月. |
資料番号 |
NLP2009-157 |
発行日 |
2010-03-02 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NLP2009-157 |