講演名 2013-03-14
リング結合構造を持つ粒子群最適化法を用いる非線形ブラインド信号源分離
栗原 拓哉, 神野 健哉,
PDFダウンロードページ PDFダウンロードページへ
抄録(和) ブラインド信号源分離は,未知の混合系で混合された信号を分離し,原信号を得るものである.このブラインド信号源分離を実現する手法として,独立成分分析が知られている.独立成分分析は,信号の独立性をもとに,信号を分離する手法である.その特徴は,信号に統計的独立性と,非ガウス性を仮定する点である.本研究では,原信号が非線形に混合される場合を考える,非線形ブラインド信号源分離を扱う.一般に,非線形ブラインド信号源分離は難しい問題であることが知られている.非線形ブラインド信号源分離では,非線形分離過程を何かしらでモデル化する必要がある.また,このモデルに適切な学習を施す必要がある.我々は,この学習に粒子群最適化法を用いることを提案している.本稿では,通常の粒子群最適化法に加え,リング結合構造を持つ粒子群最適化法を学習に用い,その性能の確認を行う.
抄録(英) Blind source separation (BSS)is a technique for recovering an original source signal from mixing sig- nals without the aid of information of the source signals. Almost of the BSS are realized by using an independent component analysis (ICA)method. The !CA is a. technique of separating a multivariate signal supposing that the mutual statistical independence of the non-Gaussian source signals. In general, the BSS supposes that the mixture signal is composed with a linear combination of unknown independent signals. However, we can consider the non- linear mixture signal case. Such problems are called as nonlinear BSS. In general, the separation of the nonlinear mixture signals is quite difficult. learning of a nonlinear separation process is required for nonlinear BSS. We apply particle swarm optimization (PSO)algorithm to learning algorithm. In this paper, the full connecting structure PSO method and the ring connecting structure PSO method are used for learning algorithm. The performance is checked by a simulation.
キーワード(和) 非線形ブラインド信号源分離 / 粒子群最適化
キーワード(英) Nonlinear Blind Source Separation / Particle Swarm Optimization
資料番号 NLP2012-146
発行日

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 2013/3/7(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 Nonlinear Problems (NLP)
本文の言語 JPN
タイトル(和) リング結合構造を持つ粒子群最適化法を用いる非線形ブラインド信号源分離
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Nonlinear Blind Source Separation using a Ring Particle Swarm Optimization Algorithm
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 非線形ブラインド信号源分離 / Nonlinear Blind Source Separation
キーワード(2)(和/英) 粒子群最適化 / Particle Swarm Optimization
第 1 著者 氏名(和/英) 栗原 拓哉 / Takuya KURIHARA
第 1 著者 所属(和/英) 日本工業大学
Nippon Institute of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 神野 健哉 / Kenya JIN'NO
第 2 著者 所属(和/英) 日本工業大学
Nippon Institute of Technology
発表年月日 2013-03-14
資料番号 NLP2012-146
巻番号(vol) vol.112
号番号(no) 487
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日