ディジタル信号処理（特に、適応信号処理）
研究テーマの一例
適応信号処理において、確率的勾配法に基づく least-mean-square アルゴリズム（LMSアルゴリズム）や、 最小２乗法に基づく recursive least-squares アルゴリズム（RLSアルゴリズム）は重要な役割を果たしている。 本研究室では、処理対象となる信号が持続的励振条件を満たさない場合でも、安定に動作する適応フィルタを提案している。 提案する評価関数から導かれる適応フィルタ、leaky RLS filter は最悪条件下でも安定に動作するだけでなく、 トータル最小２乗法（total least-squares: TLS）の改良法としても解釈が可能であることが明らかにされている。 この解釈に基づいて、雑音を含む音声信号の音声強調システムへの応用例が示された。
適応信号処理において、確率的勾配法に基づく least-mean-square アルゴリズム（LMSアルゴリズム）や、 最小２乗法に基づく recursive least-squares アルゴリズム（RLSアルゴリズム）は重要な役割を果たしている。 本研究室では、処理対象となる信号が持続的励振条件を満たさない場合でも、安定に動作する適応フィルタを提案している。 提案する評価関数から導かれる適応フィルタ、leaky RLS filter は最悪条件下でも安定に動作するだけでなく、 トータル最小２乗法（total least-squares: TLS）の改良法としても解釈が可能であることが明らかにされている。 この解釈に基づいて、雑音を含む音声信号の音声強調システムへの応用例が示された。
参考論文
E. Horita, K. Sumiya, H. Urakami, and S. Mitsuishi, ” A Leaky RLS Algorithm: Its Optimality and Implementation,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol.52, pp.2924-2932, October 2004.
その他の研究テーマ例
- 適応的な音声信号の特徴抽出
- 適応フィルタを用いた時空間信号処理
