リカレントネットワークによるバイスペクトル推定

小川 毅彦  小杉 幸夫  

誌名
電子情報通信学会論文誌 A   Vol.J81-A   No.2   pp.182-189
発行日: 1998/02/25
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DOI: 
Print ISSN: 0913-5707
論文種別: 論文
専門分野: ディジタル信号処理
キーワード: 
バイスペクトル,  ARモデル,  リカレントネットワーク,  誤差逆伝搬法,  教師強制法,  追加学習,  

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あらまし: 
従来バイスペクトルの推定にはFFTによる手法が広く用いられてきた.しかし,点数が多いデータのバイスペクトル推定にFFTを用いた場合,計算量が膨大になるという問題点があり,それ故画像処理等のリアルタイム処理を必要とする実際の問題への応用は困難であった.Raghuveer,NikiasらのARモデルを用いたパラメトリック推定法はGauss性ノイズの除去能力の点で優れた効果を示しているが,パラメータ推定における計算量の問題は解決されていない.本研究では,連続的に変化する実際の波形のバイスペクトルを求める場合を考え,ARモデルをネットワーク表現し,ネットワークの学習によりパラメータ推定を行うことによってバイスペクトルを推定する方法を提案する.一般にランダムな状態からのネットワークの学習にはかなりの時間を要するが,追加学習の方法を用いることにより,少ない計算量でのネットワークの学習が可能となる.