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A New Method of Noise Variance Estimation from Low-Order Yule-Walker Equations (Digital Signal Processing)
https://sucra.repo.nii.ac.jp/records/12910
https://sucra.repo.nii.ac.jp/records/129100af406d4-268a-4abe-aee1-d9f7b318da22
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
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Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
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公開日 | 2007-10-04 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | A New Method of Noise Variance Estimation from Low-Order Yule-Walker Equations (Digital Signal Processing) | |||||
言語 | ||||||
言語 | eng | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | noise variance | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | Yule-Walker equations | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | autoregressive process | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | subspace method | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
資源タイプ | journal article | |||||
著者 |
GAMBA, Jonah
× GAMBA, Jonah× 島村, 徹也 |
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著者 ローマ字 | ||||||
値 | GAMBA, Jonah | |||||
著者 ローマ字 | ||||||
値 | SHIMAMURA, Tetsuya | |||||
著者 所属 | ||||||
値 | 埼玉大学工学部情報工学科 | |||||
著者 所属 | ||||||
値 | 埼玉大学大学院理工学研究科数理電子情報部門情報システム工学領域 | |||||
著者 所属(別言語) | ||||||
値 | Department of Information and Computer Sciences, Faculty of Engineering Saitama University | |||||
著者 所属(別言語) | ||||||
値 | Graduate School of Science and Engineering, Saitama University | |||||
書誌情報 |
IEICE transactions on fundamentals of electronics, communications and computer sciences 巻 E87-A, 号 1, p. 270-274, 発行日 2004 |
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年月次 | ||||||
値 | 2004-1 | |||||
出版者名 | ||||||
出版者 | 社団法人電子情報通信学会 | |||||
収録物識別子 | ||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
収録物識別子 | 09168508 | |||||
関連サイト | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | http://www.ieice.org/jpn/trans_online/index.html | http://www.ieice.org/jpn/trans_online/index.html | |||||
抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | The processing of noise-corrupted signals is a common problem in signal processing applications. In most of the cases, it is assumed that the additive noise is white Gaussian and that the constant noise variance is either available or can be easily measured. However, this may not be the case in practical situations. We present a new approach to additive white Gaussian noise variance estimation. The observations are assumed to be from an autoregressive process. The method presented here is iterative, and uses low-order Yule-Walker equations (LOYWEs). The noise variance is obtained by minimizing the difference in the second norms of the noisy Yule-Walker solution and the estimated noise-free Yule-Walker solution. The noise-free solution is constrained to match the observed autocorrelation sequence. In the iterative noise variance estimation method, a variable step-size update scheme for the noise variance parameter is utilized. Simulation results are given to confirm the effectiveness of the proposed method. | |||||
注記 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | copyright(c)2004 IEICE 許諾番号:07RB0174 |
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資源タイプ | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | text | |||||
フォーマット | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | application/pdf | |||||
アイテムID | ||||||
値 | A1003102 |