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| 講演名 | 2010-03-09 08:30 MASH構成を用いたオーバーサンプリング型シグマデルタCNN ○平野雅丈（上智大）・青森 久（東京理科大）・大竹 敢（玉川大）・田中 衞（上智大）  NLP2009-157 |
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| 抄録 | （和） | シグマデルタセルラーニューラルネットワーク(SD-CNN) はニューロダイナミクスによる空間領域シグマ デルタ変調のフレームワークであり, シグマデルタ変調の重要な特徴である原信号再構成特性及びノイズシェーピング 特性を持つ. シグマデルタ変調の出力ディジタル列に含まれる量子化ノイズを削減する手法として, オーバーサンプリ ング下でのノイズシェープが有効であるが, 従来のSD-CNN ではオーバーサンプリング対象が数学的に解明されてい なかったため, オーバーサンプリングを適用する事が難しかった. 本稿では, SD-CNN のオーバーサンプリング対象を 解明し, さらにオーバーサンプリング型SD-CNN にマルチステージノイズシェーピング(MASH) を導入し, 2 次ノイズ シェーピング特性を与え, その性能を様々な画像に対して複数のオーバーサンプリング比で行うことで評価する. 実験 結果より, 提案方式は非常に優れたAD 及びDA 性能を持つことが示された. |
| （英） | The sigma-delta cellular neural network (SD-CNN) is a novel framework of spatial domain sigma-delta modulation utilizing neuro dynamics. Also, it has signal reconstruction and noise shaping characteristics that are important sigma-delta properties. Although the noise shaping e ect with the oversampling technique plays very important role for drastic quantization noise reduction in binary digital sequences, the conventional SD-CNN could not use it e ectively due to the fact that an oversampling factor of the SD-CNN has been undissolved mathematically. In this paper, a novel SD-CNN with the oversampling technique having second order noise shaping property by multi-stage noise shaping (MASH) is proposed. Moreover, the oversampling factor of SD-CNN is demonstrated mathematically. Experimental results of various standard test images in several oversampling ratios suggest that the proposed oversampling SD-CNN has an excellent AD and DA performance. |
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| キーワード | （和） | Σ-Δ変調器 / オーバーサンプリング / セルラニューラルネットワーク / 画像再構成 / マルチステージノイズシェーピング / / / |
| （英） | Σ-Δmodulator / Oversampling / Cellular Neural Network / Image Reconstraction / Multi-stage noise shaping / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 458, NLP2009-157, pp. 1-4, 2010年3月. | |
| 資料番号 | NLP2009-157 | |
| 発行日 | 2010-03-02 (NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2009-157 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2010-03-09 - 2010-03-10 |
| 開催地（和） | 上智大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2010-03-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | MASH構成を用いたオーバーサンプリング型シグマデルタCNN |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Oversampling Sigma-Delta Cellular Neural Networks using MASH |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Σ-Δ変調器 / Σ-Δmodulator |
| キーワード(2)（和/英） | オーバーサンプリング / Oversampling |
| キーワード(3)（和/英） | セルラニューラルネットワーク / Cellular Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | 画像再構成 / Image Reconstraction |
| キーワード(5)（和/英） | マルチステージノイズシェーピング / Multi-stage noise shaping |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平野 雅丈 / Masatake Hirano / ヒラノ マサタケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 上智大学大学院 (略称： 上智大) Sophia University graduate school (略称： Sophia Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青森 久 / Hisashi Aomori / アオモリ ヒサシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Sci.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大竹 敢 / Tsuyoshi Otake / オオタケ ツヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 玉川大学 (略称： 玉川大) Tamagawa University (略称： Tamagawa Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 衞 / Mamoru Tanaka / タナカ マモル |
| 第4著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-03-09 08:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2009-157 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.458 |
| ページ範囲 | pp.1-4 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2010-03-02 (NLP) |
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