IEEE Signal Processing Society Japan Chapter IEEE 講演会
Dr. Md. Kamrul Hasan をお迎え致しまして, IEEE 講演会を開催いたします. IEEE会員の方はもちろん、会員でない方の参加も可能です.本講演会への参加 は無料です.また事前の聴講申込みも不要です.多数の御来場をお待ちしており ます.
- 講演者
Dr. Md. Kamrul Hasan
Professor
Department of Electrical and Electronic Engineering
Bangladesh University of Engineering and Technology
Dhaka-1000, Bangladesh - 講演情報
講演題目： "Blind Identification of Linear Time-Invariant Systems with Noise" 日時 ： 2006 年 12 月 18 日(月)10:30 - 11:30
場所： 東京大学工学部新2号館10階101B1（新領域輪講室）
http://www.u-tokyo.ac.jp/campusmap/cam01_04_18_j.html主催 : IEEE Signal Processing Society Japan Chapter - 聴講申し込みなど
- 問い合せ先
広瀬 啓吉 03-5841-6667 hirose@gavo.t.u-tokyo.ac.jp
- 講演あらまし
Blind Identification of Linear Time-Invariant Systems with Noise
Dr. Md. Kamrul Hasan
The problem of identifying linear time-invariant (LTI) systems from its noisy observations arises in many areas of science and engineering, such as speech processing, time-series analysis, spectral estimation, economics, seismology, communications, and biomedical signal processing. The main challenge for signal processing researchers is to develop robust algorithms for blind system identification because the presence of noise cannot be ignored in practical environments. The class of LTI system to be used is application dependent. The problem will, therefore, be addressed from two perspectives. First, non-adaptive techniques for the identification of autoregressive (AR) and autoregressive moving average (ARMA) systems at low signal-to-noise ratios (SNRs) will be discussed. Second, we will focus on the adaptive methods for blind identification of multi-channel finite impulse response (FIR) systems with noise both in time- and frequency-domain. The detrimental effect of additive noise on the performance of the non-adaptive and adaptive techniques and some approaches to ameliorate their performance will be highlighted in the presentation
科学や工学の様々な分野で，雑音を含む観測より線形時不変システム(LTI)を 同定する問題が取り扱われる．その様な分野として，音声処理，時系列分析， スペクトル推定，経済学，地震学，通信，生体信号処理などがあげられる．信 号処理の研究者にとっての課題は，ブラインドシステム同定のためのロバスト なアルゴリズムを構築する事である．なぜならば，現実の環境では雑音の存在 を無視できないからである．使用されるLTI システムのクラスは，応用に依存 する．このため，2つの観点から問題を提示する事が可能である．まず，低SNR 環境において，AR や ARMA システムを非適応的に同定する手法を議論する．次 に，時間および周波数領域に共に雑音が存在する，マルチチャネルFIR システ ムのブラインド同定の適応的手法について述べる．本講演では以下の2つの点に ついて明らかにする． (1)非適応的および適応的手法の特性に対する，付加雑音の影響 (2)両手法の特性を改善するためのアプローチ
- Dr. Md. Kamrul Hasan の履歴
1997年、千葉大学（谷萩研）で博士号。帰国後Bangladesh University of Engineering and Technology所属。2004年から教授。2004、2005年Imperial College London。Blind Source Identificationを中心に信号処理分野で活 躍している。現在、日本学術振興会の外国人招聘研究員として東京大学に滞 在中
事前申し込みは不要です．当日会場に直接お越し下さい． IEEE 非会員の方の聴講も可能です．参加費は無料です．