適応信号処理とその応用 大阪府立大学大学院工学研究科 電気・情報系専攻 大松 繁.

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アナログ と ディジタル アナログ,ディジタル: 情報処理の過程: 記録/伝送 と 処理 において, 媒体(メディア)の持つ物理量 と
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適応信号処理とその応用 大阪府立大学大学院工学研究科 電気・情報系専攻 大松 繁

デジタルフィルタ フィルタの入出力表現 IIRフィルタ FIRフィルタ

フィルタ表現 IIRフィルタ FIRフィルタ

適応フィルタ

Wiener-Hopf フィルタ

フィルタ誤差

適応フィルタ

Wiener-Hopf 方程式

勾配法

Noisy LMS法 ルール 誤差と入力の積

適応予測

適応予測器の処理結果

ノイズキャンセリング

信号とノイズの分離

信号とノイズ

ノイズ

ノイズ除去結果

-フィルタ(1)

-フィルタ(2)

-フィルタ(3)

-フィルタ(4)

-フィルタ(5)

-フィルタ(6)による画像処理(1)

-フィルタ(6)による画像処理(2)

-フィルタ(6)による画像処理(3) 67次ローパスフィルタ結果

-フィルタ(6)による画像処理(4) 元画像 ローパスフィルタ(101次) -フィルタ(同じ次数) -フィルタ(領域で可変次数)

従来の線形フィルタバンクによる成分分離 周波数 ε-フィルタバンク  従来の線形フィルタバンクによる成分分離  周波数     振     幅 周波数軸上のみの成分分離  ε-フィルタバンクによる成分分離        周波数 振    幅           周波数 振    幅           周波数 振    幅    細かい成分分離が可能になる

塗りつぶし部分の成分を除去することで美観化を行う 顔画像美観化フィルタ        周波数         画         素         値 顔の細かい凹凸 必要なオペレータ しみ・くま -フィルタ窓サイズ しわ 基本的な顔の構造 塗りつぶし部分の成分を除去することで美観化を行う

顔画像による実験結果 閾値 60 35 ローパスフィルタ窓サイズ 7×7 20 ε-フィルタ窓サイズ 11×11 7 入力画像:処理画像の比 0.4:0.6