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山田, 実 ; 山崎, 光悦 ; 岡島, 厚
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Katou, Haruo ; Nakayama, Kenji ; Hirano, Akihiro
概要:
金沢大学理工研究域 電子情報学系<br />本稿では,信号源の数がセンサ数より多いオーバーコンプリート・ブラインド信号源分離においてフィードバック形構成法と分離回路の学習アルゴリズムを提案する.まず,1巡目で信号源の分離を行う.ここでは,一
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つの信号源が複数の出力に含まれないことを分離の条件とする.このための学習法を提案している.センサ数を信号源数の約半分以上とすることにより,1巡目の信号源分離で少なくとも1個の出力に単一信号源を分離できる.この出力を単一信号源の特徴を利用して検出する.更に,この出力をフィードバックして観測信号からキャンセルすることにより,等価的に信号源の数を低減する.当該出力と混合過程の情報を使ってキャンセルする他,観測信号と当該出力のヒストグラムを使ってキャンセルする方法を組み合わせることにより,条件不足の問題を解消する.2巡目では,観測信号に含まれる信号源が1個少ない状態で1巡目と同じ処理を行う.このように,提案法では,観測信号における信号源の数を1個ずつ減らしながら信号源分離を繰り返す.信号源として音声を用いたシミュレーションにより,従来法との比較を行い,提案方法の有効性を確認している. A feedback structure and its learning algorithm are proposed for overcomplete blind source separation, where the number of sources is larger than that of sensors. In the first phase, the signal sources are separated so as to satisfy the condition, under which one signal source is not included in different outputs. By setting the number of the sensors to be more than a half of the sources, at least one output includes a single source. This output is selected based on property of a single source. Furthermore, this output is fed back and cancelled from observed signals. The selected single source, information about a mixing process and histogram of the observations and the separated source are used for this cancellation. In the second phase, the same process is carried out by using the modified observations, in which the source, separated in the first phase, is cancelled. Like this, in the proposed method, the source separation is repeated by reducing the number of equivalent sources. Simulations using speech signals demonstrate usefulness of the proposed method compared to the conventional methods.
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加藤, 治雄 ; 中山, 謙二 ; 平野, 晃宏
概要:
金沢大学理工研究域電子情報学系<br />信号源数がセンサ数より多いオーバーコンプリート形ブラインド信号源分離(BSS)で,信号源の完全分離は困難という問題に対して,我々はフィードバック形の回路構成と学習法を既に提案している.まず,1個の信
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号源が複数の出力に含まれないことを分離の条件として,1巡目の信号源分離を行ない,少なくとも1個の出力に単一信号源を分離する.この出力を観測信号にフィードバックして,観測信号から単一信号源をキャンセルすることにより,等価的に信号源数を低減する.単一信号源のキャンセル法として,当該出力と推定した混合過程の情報を使ってキャンセルする他,観測信号のヒストグラムを使ってキャンセルする方法を組み合わせる.本稿ではさらに,フィードバックにより生じる信号歪みの問題に対して,スペクトルサプレッション法を導入することにより,信号歪みを抑制する.2巡目の信号源分離では,観測信号に含まれる信号源が1個少ない状態で1巡目とは異なる学習法により処理を行なう.信号源として音声を用いたシミュレーションにより,提案方法の有効性を確認した. A feedback structure and its learning algorithm were proposed for over-complete blind source separation, where the number of sources is larger than that of sensors. In the first phase, the signal sources are separated so as to satisfy the condition, under which one signal source is not included in different outputs. By setting the number of the sensors to be more than a half of the sources, at least one output includes a single source. This output is selected based on property of a single source. Furthermore, this output is fed back and cancelled from the observed signals. The selected single source, information about a mixing process and histogram of the observations and the separated source are used for this cancellation. In this paper, a spectrum suppression method is introduced for reducing signal distortion caused in the cancellation process based on the histogram. Furthermore, a learning algorithm in the second source separation is also modified. Compared to the conventional method we proposed, the signal to interference is well improved.
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加藤, 治雄 ; 中山, 謙二 ; 平野, 晃宏
概要:
金沢大学理工研究域 電子情報学系<br />信号源数がセンサ数より多いオーバーコンプリート形ブラインド信号源分離(BSS)で,信号源の完全分離は困難という問題に対して,我々はフィードバック形の回路構成と学習法を既に提案している.まず,1個の
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信号源が複数の出力に含まれないことを分離の条件として,1巡目の信号源分離を行ない,少なくとも1個の出力に単一信号源を分離する.この出力を観測信号にフィードバックして,観測信号から単一信号源をキャンセルすることにより,等価的に信号源数を低減する.単一信号源のキャンセル法として,当該出力と推定した混合過程の情報を使ってキャンセルする他,観測信号のヒストグラムを使ってキャンセルする方法を組み合わせる.本稿ではさらに,フィードバックにより生じる信号歪みの問題に対して,スペクトルサプレッション法を導入することにより,信号歪みを抑制する.2巡目の信号源分離では,観測信号に含まれる信号源が1個少ない状態で1巡目とは異なる学習法により処理を行なう.信号源として音声を用いたシミュレーションにより,提案方法の有効性を確認した. A feedback structure and its learning algorithm were proposed for over-complete blind source separation, where the number of sources is larger than that of sensors. In the first phase, the signal sources are separated so as to satisfy the condition, under which one signal source is not included in different outputs. By setting the number of the sensors to be more than a half of the sources, at least one output includes a single source. This output is selected based on property of a single source. Furthermore, this output is fed back and cancelled from the observed signals. The selected single source, information about a mixing process and histogram of the observations and the separated source are used for this cancellation. In this paper, a spectrum suppression method is introduced for reducing signal distortion caused in the cancellation process based on the histogram. Furthermore, a learning algorithm in the second source separation is also modified. Compared to the conventional method we proposed, the signal to interference is well improved.
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杉森, 博 ; 藤井, 弘之 ; 氷室, 直樹 ; 神谷, 好承
概要:
小径穴のドリル加工を行うため，加工中の切削力を検出しながらその荷重をドリルの送りに反映させながら加工を行うセンサーフィードバック型のドリリングシステムの開発を行った．本システムは，従来位置制御用に多用されてきたステッピングモータを，切削力
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を制御するいわゆるセンサーフィードバック型のシステムとしており，これによって穴加工精度の向上，ドリル折損の予知等について試みた．
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山内, 史喜 ; Lim, Hung Cheak ; 浅川, 直紀 ; 平尾, 政利
概要:
これまでに産業用ロボットを用いたバリ取りの研究は行われているが、そのほとんどが力制御によって誤差を吸収する方法が採られている。本研究では、変位センサを用いて経路の誤差を計測し、修正しながら加工を行うシステムを提案し、複雑形状の砂型中子のバリ
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取り実験を行うことでその有効性について検証したので報告する。
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韓, 文華
概要:
金沢大学 医 第1内科<br />麻酔下の雄性Sprague-Dawley系ラットにアデノシンA1受容体拮抗薬,FK838を投与した. 1)FK838を持続静注すると,投与初期に軽度のGFRの増加を認めた以外,MBPならびに腎血行動態は不変
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であった.UV, UNaV, FENaは著しく増加し,水・Na利尿がみられた. 2)FK838の持続静注により,係蹄灌流によるEPFRの変化率は小となり,これにより評価したTGF機構の反応性は抑制された. 3)10-7～10-5MのFK838でヘンレ係蹄を微小灌流したところ,TGF機構は濃度依存性に抑制された. 4)プロベネシドを持続静注すると,FK838の水・Na利尿作用は増強したが,TGF機構はFK838単独静注時と同程度に抑制された.プロベネシドの併用により,FK838の血漿中濃度は上昇したが,尿中排泄量は影響を受けなかった.以上より,FK838は,血管内及び尿細管腔内投与のいずれによってもTGF機構を抑制する
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中山, 謙二 ; Nakayama, Kenji
概要:
1)オーバーコンプリート形ブラインド信号源分離(OC-BSS)平成17年度に提案した,フィードバック形BSSにおいて,フィードバックにより信号源を相殺するための好しい学習法を提案した。混合過程に関する情報を使う方法と信号のヒストグラムを使う
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2つの方法を提案した。さらに,ヒストグラムを使う方法に関して,信号歪みを低減する方法を提案した。信号歪みを雑音と見なして,スペクトルサプレッション法により雑音スペクトルを抑制する方法である。音声の信号源を3個,センサーを2個としたときのシミュレーションを行い,従来法に比べて,信号対干渉比が約10dB改善された。2)非線形混合過程に対するブラインド信号源分離信号源のグループ分離と線形化を縦続接続する方式を以前に提案したが,その学習法に関して改良を行った。特に,線形化に関して,「初期値の設定法」及び「パラメータの学習法」に関して新しい方法を提案し,信号源の分離特性を大幅に改善した。また,信号源とセンサーの位置関係と必要なセンサー数の関係についても解析し,実用化における指針を与えた。3)ブラインド信号源分離における信号歪みの低減フィードフォワード形(FF-)BSSに対して,信号歪みを抑制する新しい学習法を提案した。従来の学習法に信号歪みを抑制する制約条件を課す方法である。2チャネルと3チャネルについてシミュレーションを行い,分離特性と信号歪みを評価した。その結果,従来の信号歪み抑制形学習法に比べて大幅な特性改善を実現した。さらに,フィードバック形(FB-)BSSとFF-BSSが各々有効に使用できる条件を明らかにした。<br />A feedback approach and its learning algorithm are proposed for the OC-BSS. By using the sensors more than a half of the sources, at least one output can separate a single signal source. This output is fed back to the inputs of the separation block, and is subtracted from the observations, in order to reduce the number of equivalent signal sources. Two kinds of feedback methods are proposed, which are direct subtraction and sample elimination based on histogram of the observed signals and the separated signal above. In the latter process, signal distortion is further suppressed by the spectral suppression technique. The proposed method can improve a signal to interference ratio by 6〜10 dB compared to the conventional methods.Source separation and signal distortion are theoretically analyzed in blind source separation (BSS) systems implemented in both the time and the frequency domains. Feedforward (FF-) BSS systems have some degree of freedom in the solution space. Therefore, signal distortion is likely to occur. Next, a condition for complete separation and distortion free is derived for multi-channel FF-BSS systems. This condition is incorporated in learning algorithms as a distortion free constraint. Computer simulations using speech signals and stationary colored signals are performed for conventional methods and the new learning algorithms employing the proposed distortion free constraint. The proposed method can drastically suppress signal distortion, while maintaining a high separation performance.<br />研究課題/領域番号:17560335, 研究期間(年度):2005-2006<br />出典：「非線形畳み込み混合過程におけるオーバーコンプリート形ブラインド信号源分離」研究成果報告書 課題番号17560335 (KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所）) 本文データは著者版報告書より作成
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衣斐, 寛倫 ; Ebi, Hiromichi
概要:
金沢大学がん進展制御研究所<br />肺がん細胞株を用いた検討から、ERKの上流タンパクであるMEKの阻害は、ERKシグナルを一時的に遮断するが、24時間後にはERKを再活性化するとともにPI3Kシグナルの活性上昇も誘導した。そのメカニズム
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について検討した結果、MEK阻害薬はフィードバック機構を介し、受容体型チロシンキナーゼの活性を誘導していた。活性化される受容体キナーゼは上皮系マーカー陽性細胞ではERBB3、間葉系マーカー陽性細胞ではFGFR1であった。それぞれの阻害薬とMEK阻害薬の併用は、ERKシグナルの完全な遮断と、MEK阻害薬により誘導されるPI3Kシグナルの上昇を抑制するとともに、細胞のアポトーシスを誘導した。<br />KRAS is frequently mutated in a variety of cancers including lung cancer. Whereas the mitogen-activated protein kinase (MAPK) is a well-known effector pathway of KRAS, blocking this pathway with clinically-available MAPK inhibitors is relatively ineffective. Treatment with MEK inhibitors in KRAS mutant lung cancers lead to feedback activation of the MAPK pathway. In epithelial-like KRAS mutant lung cancers, this feedback was attributed to ERBB3-mediated re-activation of MEK. In contrast, in mesenchymal-like KRAS mutant lung cancers, the feedback was contributed to the fibroblast growth factor receptor 1 (FGFR1) pathway. Combination of MEK inhibitor trametinib with an FGFR inhibitor induced cell death in vitro in mesenchymal-like KRAS mutant cancers. These observations indicate that feedback activation of FGFR1 signaling mitigates the effect of MEK inhibitor in mesenchymal-like KRAS mutant lung tumors, and could establish a therapeutic approach to treat these cancers.<br />研究課題/領域番号:26830105, 研究期間(年度):2014-04-01 – 2016-03-31
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中山, 謙二 ; Nakayama, Kenji
概要:
金沢大学自然科学研究科<br />信号源やその伝達・混合過程に関する事前情報がなく,それらの統計的な性質のみを仮定して信号源を分離するブラインド形信号源分離(BSS)に関して研究を行った.特に,伝達・混合過程に非線形を含む場合は信号源の混合
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も複雑になり,それらを分離することは一般に難しい.本研究では,信号源の高次項を含む信号群を分離する過程と,その後に高次項を抑制する線形化の過程を縦続接続する方法を提案した.また,この構成法に対する学習法を新たに提案した.音声の信号源が2個の場合と3個の場合についてシミュレーションを行った.観測信号に比べて,干渉成分と非線形成分(高次項)は約20dB程度減衰しており,有効性が確認できた.本方法では,信号源の数より多い観測センサーが必要とされる.これに関して,非線形成分の大きさと必要とされる観測センサー数の関係について解析し,実際の応用場面では,センサー数を低減できることを示した.さらに,線形化→信号群分離→線形化というサンドウィッチ構造を提案し,少ないセンサー数で良好な分離特性を得た.ブラインド形信号源分離では,分離回路において信号が歪むという問題がある.これに関して,フィードフォワード形BSS(FF-BSS)とフィードバック形BSS(FB-BSS)について解析を行い,信号歪みのメカニズムを始めて明らかにした.FF-BSSは分離回路の自由度が高く,信号歪みが生じる.一方,FB-BSSは観測信号から信号歪みを生じることなく,分離が可能であることが明らかになった.さらに,本研究では,FF-BSSにおいても信号歪みを抑制するための制約条件を付加した学習法を提案し,時間領域における学習で従来法に比べて信号歪みを抑えることができた.以上,本研究では,非線形混合過程におけるBSSに対して新しい方法を提案し,さらに,従来行われていなかった信号歪みの問題を解析し,新しい学習法を提案した.これらにより,BSSをより現実的な場面に応用することが可能になり,また,分離後においても良好な音質が保証される.<br />In practical applications of BSS, processes of generating mixing and sensing signals include nonlinearity, caused by loud speakers, microphones, amplifiers and so on. BSS, cascading a signal group separation block and a linearization block has been proposed for low-order nonlinear mixtures. In the separation block, the signal sources are separated into each group, including its high-order components. The high-order components are further suppressed through the linearization block.In this report, separation performance of the nonlinear BSS is analyzed from several view points. The number of the sensors is increased from that of the signal sources in order to cancel the interference. Moreover, the interference components is decided by a ratio of the nonlinear and the linear components. A relation between the ratio of the components and the number of the sensors is analyzed. The number of the sensors can be reduced when the ratio of the nonlinearity is small. And a Cascade Form BSS Connecting Linearization and Source Separation and Linearization is analyzed.Next, effects of the initial guess of the separation matrix is analyzed. The training was carried out using 50 independent random initial guess, and good separation is obtained by a 25% probability. Moreover, effect of including 3rd-order terms is analyzed. When the 3rd-order term is under 10%, good separation performance can be obtained.<br />研究課題/領域番号:15560323, 研究期間(年度):2003 – 2004<br />出典：「非線形たたみ込み混合過程におけるブラインド形信号源分離・推定法」研究成果報告書 課題番号15560323（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所））（https://kaken.nii.ac.jp/ja/report/KAKENHI-PROJECT-15560323/155603232004kenkyu_seika_hokoku_gaiyo/)を加工して作成
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