Počet záznamů: 1  

Orthogonally-Constrained Extraction of Independent Non-Gaussian Component from Non-Gaussian Background Without ICA

  1. 1.
    SYSNO ASEP0492879
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevOrthogonally-Constrained Extraction of Independent Non-Gaussian Component from Non-Gaussian Background Without ICA
    Tvůrce(i) Koldovský, Z. (CZ)
    Tichavský, Petr (UTIA-B) RID, ORCID
    Ono, N. (JP)
    Celkový počet autorů3
    Zdroj.dok.Latent Variable Analysis and Signal Separation. - Cham : Springer, 2018 / Deville Yannick ; Gannot Sharon ; Mason Russell ; Plumbley Mark D. ; Ward Dominic - ISSN 0302-9743 - ISBN 978-3-319-93763-2
    Rozsah strans. 161-170
    Poč.str.10 s.
    Forma vydáníOnline - E
    AkceLatent Variable Analysis and Signal Separation
    Datum konání02.07.2018 - 05.07.2018
    Místo konáníGuilford
    ZeměGB - Velká Británie
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.GB - Velká Británie
    Klíč. slovaIndependent Component Analysis ; Blind source separation ; blind source extraction
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    Obor OECDStatistics and probability
    CEPGA17-00902S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    EID SCOPUS85048543885
    DOI10.1007/978-3-319-93764-9_16
    AnotaceWe propose a new algorithm for Independent Component Extraction that extracts one non-Gaussian component and is capable to exploit the non-Gaussianity of background signals without decomposing them into independent components. The algorithm is suitable for situations when the signal to be extracted is determined through initialization, it shows an extra stable convergence when the target component is dominant. In simulations, the proposed method is compared with Natural Gradient and One-unit FastICA, and it yields improved results in terms of the Signal-to-Interference ratio and the number of successful extractions.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2019
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.