| 講演名 | 2001/10/18 メモリレス非線形勾配型適応IIRノッチフィルタの統計特性 谷 尚子, 肖 業貴, |
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| 抄録(和) | IIRノッチフィルタに対する勾配型適応アルゴリズムは、現実の応用において性能と計算量の両面において実用的である。本稿では、よく知られている、極と零点が拘束された2次適応IIRノッチフィルタに対するメモリレス非線形勾配アルゴリズム(Memoryless Nonlinear Gradient: MNG)の統計解析について詳細に述べる。この解析は、テーラー展開やフィルタの出力信号における推定誤差に関する非線形項の導入に基づいている。具体的には、まず定常状態における推定バイアスの陽表示が導出される。これは低速適応のみならず、比較的高速な適応に対しても有効である。次に、MNGの推定平均2乗誤差に対する解析式が、かなり遅い適応に対して導かれる。そして、多くのシミュレーションにより理論解析結果の正当性が検証される。 |
| 抄録(英) | Gradient-type algorithm for adaptive IIR notch filters are very attractive in terms of both performance and conputational requirements in real-life applications. This paper presents, in detail, a statistical analysis of a memoryless nonlinear gradient algorithm (MNG) developed recently for a well-known second-order adaptive IIR notch filter with constrained poles and zeros. This analysis is based on a proper use of Taylor series expansion and nonlinearization of filter output signals. Closed form expression for the steady-state bias is first derived, which is valid for both fast and slow adaptations. Analytical expression for the estimation mean square error (MSE) of the MNG is then derived for very slow adaptation. Extensive simulations are performed to support the analytical findings. |
| キーワード(和) | 適応IIRノッチフィルタ / メモリレス非線形勾配アルゴリズム / 推定誤差 / 推定平均2乗誤差 |
| キーワード(英) | Adaptive IIR notch filters / Statistical properties / Memoryless nonlinear gradient algorithm |
| 資料番号 | DSP2001-105,ICD2001-110,IE2001-89 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DSP |
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| 開催期間 | 2001/10/18(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Digital Signal Processing (DSP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | メモリレス非線形勾配型適応IIRノッチフィルタの統計特性 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Statistical Properties of a Memoryless Nonlinear Gradient Algorithm for an Adaptive Constrained IIR Notch Filter |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 適応IIRノッチフィルタ / Adaptive IIR notch filters |
| キーワード(2)（和/英） | メモリレス非線形勾配アルゴリズム / Statistical properties |
| キーワード(3)（和/英） | 推定誤差 / Memoryless nonlinear gradient algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 推定平均2乗誤差 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 谷 尚子 / Naoko Tani |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 県立広島女子大学 Faculty of Human Life and Environmental Science, Hiroshima Prefectural Women's University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 肖 業貴 / Yegui Xiao |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 県立広島女子大学 Faculty of Human Life and Environmental Science, Hiroshima Prefectural Women's University |
| 発表年月日 | 2001/10/18 |
| 資料番号 | DSP2001-105,ICD2001-110,IE2001-89 |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 383 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |