書誌事項
- タイトル別名
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- Sparsification of Input signal for Fixed Order Implementation of KPNLMS Adaptive Filters
- 固定次数でのKPNLMS適応フィルタの実現のためのスパース化手法
- コテイ ジスウ デ ノ KPNLMS テキオウ フィルタ ノ ジツゲン ノ タメ ノ スパースカ シュホウ
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抄録
適応フィルタは,未知システムの特性の自律的学習を可能とし,線形システムの学習に広く応用されている.近年,適応フィルタにカーネル法を適用することで、非線形未知システムの学習を可能とするカーネル適応フィルタが提案されている.カーネル適応フィルタでは,学習に使用するトレーニングベクトルおよびフィルタ次数が時間とともに増加し,それに伴い必要な演算量も増加することが問題となっている.本稿ではKernel Proportionate NLMS (KPNLMS)適応フィルタを対象とし,固定次数で実現するための,入力信号のスパース化の効率的な手法を提案する.
収録刊行物
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- 映像情報メディア学会技術報告
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映像情報メディア学会技術報告 37.56 (0), 61-64, 2013
一般社団法人 映像情報メディア学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282679504820608
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- NII論文ID
- 110009686765
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- NII書誌ID
- AN1059086X
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- ISSN
- 24241970
- 13426893
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- NDL書誌ID
- 025140555
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可