引き続き観察中。勾配の計算ミスがあったりして厳しかった。
問題は、やはりというかSignLMSでのヘッセ行列。\(\mathrm{E}[\varepsilon((n))x(n-m)x(n-k)]\) の計算でインパルス応答の扱いをどうするのか...連続信号では厳密に0を取る確率は0だ。だからといって離散的に考えていいのか？
誤差の絶対値を取って閾値以下ならば分散行列に加算する処理を入れたが、分散行列が特異になること多し。
デジタル的に考えれば、残差が0になる確率で重み付けしていいのでは無いかと思う。 またデジタル的に考えた時 残差が0になる確率は、離散ラプラス分布（ 参考資料 ）を元にサンプリング/もしくは重み付けで求める。（サンプリングの場合は[0,1]乱数を発生させて残差が0になる確率よりも小さければ採択する。まじのMC。というか、サンプリングしても重み付けしても同じでは？）分散パラメータは観測分散で求める。
一旦残差0の重み付けで実験を進めているが、まだ残差0確率が怪しい感じ。（0.93とかいう現実離れした数値。実際の音声では約0.09とかそんなん）
見やすいようにパラメータを2つにしている。2つにした時でも同じ出力を与える組み合わせがあり、それが直線上に並んでいる事がわかっている。