独立成分分析を用いたシステムの同定のための新しい適応アルゴリズム

抄録

本研究では、独立成分分析(ICA)を用いたシステム同定のための新しい適応アルゴリズムを提案する。ここでICAは雑音を含む観測信号から信号部分を分離するために適用される。ノンパラメトリックなパーゼン窓密度推定器と確率的情報勾配を用いることで、適応アルゴリズムを導出する。またその局所的収束条件を示し、計算機シミュレーションを行い、従来のNLMSアルゴリズムに対する提案手法の優位性を示す。