特開 2023-175334出願番号 特願 2022-87731
信号ノイズ除去システム、信号処理システム、ノイズ除去方法及びノイズ除去プログラム
出願人 日本電気株式会社（識別番号 4237）
2026年 特許公開件数ランキング 9位 1,096件（※）
2026年 特許取得件数ランキング 7位 1,124件（※）
公報発行日 2023年12月12
公報URL https://ipforce.jp/patent-jp-P_A1-2023-175334 ログイン済みの方はこのURLへ
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※ 共同出願を含む
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技術分野
要約特許出願時に添付された[要約書]
【課題】第１の課題、第２の課題及び第３の課題のうちの少なくとも１つを解決するためのノイズ除去システム、信号処理システム、ノイズ除去方法及びノイズ除去プログラムが提供され、第１の課題は、収集した信号データを用いて学習された歪み補償関数が不正確であることであり、第２の課題は、学習済みの歪み補償関数が、信号データが収集された動作環境にのみ適していることであり、第３の課題は、歪み補償関数を正確に学習させるために大量のデータを必要とすることである。
【解決手段】ノイズ除去システムは、歪み識別手段及び信号修正手段を含む。歪み識別手段は、教師なしによる方法で、光受信機からの入力信号の歪みを識別し、識別した歪みを示す歪みパラメータを出力する。信号修正手段は、出力された歪みパラメータを用いて、光送信機に入力される信号を修正する。
【選択図】図４
発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋
課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋
発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋
第１の効果は、歪み補償関数の正確な学習が可能になることである。第１の効果の理由は、ノイズ除去手段が、信号データにおける学習不能による影響又は非決定性の影響を取り除き、又は低減できるからである。
第２の効果は、歪み特性が、ブラインド方法又は教師なしの方法で正確に学習され、補償プロファイルの学習に使用されることである。第２の効果の理由は、歪み識別手段が、提供されたラベルなしの信号データから歪み特性を正確に識別できるからである。
第３の効果は、歪み特性の学習データの要求が低減されることである。この効果の理由は、ノイズ除去手段が、データ内の学習不能な要素又は不定の要素を取り除くため、正確な歪み補償関数の推測に必要なデータが少なくなるからである。
この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]
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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋
選択図 図4出願人が指定した本件の代表的な図
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