講演名 2007-03-14
状態空間モデルを用いた非最小位相系の独立成分分析
福永 修一, 藤本 健治,
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抄録(和) 本研究では状態空間モデルを用いた非最小位相系の独立成分分析を提案する.独立成分分析は逆システムを推定することによって入力信号を復元する方法である.しかし従来手法は逆システムが安定であることを仮定していたため非最小位相系は扱うことができない.そこでH_∞フィルタを用いて逆システムの状態を推定する.そしてシステムのパラメータはKullback-Leibelerダイバージェンスを最小化することによって推定する.最後に数値例を用いて提案手法の有効性を示す.
抄録(英) This paper proposes an independent component analysis method using state space models for nonminimum phase systems. In the basic ICA approach, the input signal is recovered by estimating the parameter of the inverse of the mixing system. If the system is nonminimum phase, the estimated parameter diverges due to the instability of the inverse of it. For this problem, a stable inverse filter is constructed based on a H^ filter in order to estimate the state of the given plant. The learning algorithm to estimate the parameter of the system is derived by minimizing the Kullback-Leibler divergence. Furthermore, a numerical simulation demonstrates the effectiveness of the proposed method.
キーワード(和) 独立成分分析 / 非最小位相系 / 状態空間モデル
キーワード(英) Independent component analysis / Nonminimum phase systems / State space models
資料番号 NC2006-146
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2007/3/7(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
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 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 状態空間モデルを用いた非最小位相系の独立成分分析
サブタイトル(和)
タイトル(英) Independent component analysis for nonminimum phase systems using state space models
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 独立成分分析 / Independent component analysis
キーワード(2)(和/英) 非最小位相系 / Nonminimum phase systems
キーワード(3)(和/英) 状態空間モデル / State space models
第 1 著者 氏名(和/英) 福永 修一 / Shuichi FUKUNAGA
第 1 著者 所属(和/英) 名古屋大学大学院工学研究科
Graduate School of Engineering, Nagoya University
第 2 著者 氏名(和/英) 藤本 健治 / Kenji FUJIMOTO
第 2 著者 所属(和/英) 名古屋大学大学院工学研究科
Graduate School of Engineering, Nagoya University
発表年月日 2007-03-14
資料番号 NC2006-146
巻番号(vol) vol.106
号番号(no) 588
ページ範囲 pp.-
ページ数 5
発行日