ガボール変換を用いた時変信号処理に関する研究

Gabor变换时变信号处理研究

基本信息

批准号：
08878040
负责人：
宮永喜一
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では時変な特徴の推定を可能とするガボール変換を用いた時変信号処理手法の開発を目的として、次の項目について検討し、成果を得た。1.本研究でのガボール変換は、オーバサンプリング条件での変換を導入した。この場合信号の表現には冗長な情報が含まれるが、信号の特徴推定を考えたときには、基底関数の設計に柔軟性がもたれ、必要な帯域での特徴推定ができる。そこで、最小エネルギー条件での基底及び孤立波条件の基底を用いて音声などの特徴推定を行った。その際雑音や外乱等の影響のため、フーリエ変換に見られるような微細構造が同じように表現されていることを実験的にみいだし、信号の生成システムの推定のための、後処理について考察している。2.信号の時変モデル化とそのモデルの推定のために、自己組織化モデルとして知られているニューラルネットワークをRBF (Radial Bases Function)に改良し、高精度でモデルの特徴を推定できることを示した。3.ガボール変換を行う場合、フーリエ変換に対する高速フーリエ変換アルゴリズム等のような、処理の軽減化を行う高速アルゴリズムは存在しなかったが、本研究ではこの処理の高速化について、超並列処理向きの演算方法を考え、実際にHITACHI SR2001システム上で実現し、超並列システムで高速に処理できる可能性を示した。この手法は、実時間処理を志向するときに必要な処理であると考えられる。

这项研究检查了以下项目并获得了结果，目的是使用Gabor Transform开发随时间变化的信号处理方法，该方法可以估算时间变化的特征。 1。这项研究的Gabor转换在过度采样条件下引入了转换。在这种情况下，信号表示包含冗余信息，但是在考虑信号的特征估计时，设计基本函数具有灵活性，从而允许所需频段中的特征估计。因此，使用基础在最小能量条件和孤立波条件下的基础估算了语音之类的特征。目前，我们从实验上观察到，由于噪声和干扰的影响，在傅立叶变换中看到的微观结构以相同的方式表达，并考虑用于估计信号产生系统的后处理。 2。对于时变信号和估计模型，我们将称为自组织模型的神经网络改进了RBF（径向碱基函数），以高精度估算模型的特征。 3。执行Gabor变换时，没有高速算法，例如用于傅立叶变换的快速傅立叶变换算法，但是在这项研究中，我们考虑了一种适合于该过程速度的计算方法，并且可以在Hitachi SR2001系统上实际上可以实现这一过程的速度，并且可以在高速速度上实现。该方法被认为是实现实时处理的必要过程。