- A Hybrid Technique for Blind Separation of Non-Gaussian and Time-Cor…
Počet záznamů: 1  

A Hybrid Technique for Blind Separation of Non-Gaussian and Time-Correlated Sources Using a Multicomponent Approach

  1. 1.
    SYSNO ASEP0306563
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JOstatní články
    NázevA Hybrid Technique for Blind Separation of Non-Gaussian and Time-Correlated Sources Using a Multicomponent Approach
    Překlad názvuHybridní technika slepé separace negaussovských a časově korelovaných zdrojů s využitím vícenásobných komponent
    Tvůrce(i) Tichavský, Petr (UTIA-B) RID, ORCID
    Koldovský, Zbyněk (UTIA-B) RID
    Yeredor, A. (IL)
    Gómez-Herrero, G. (FI)
    Doron, E. (IL)
    Zdroj.dok.IEEE Transactions on Neural Networks - ISSN 1045-9227
    Roč. 19, č. 3 (2008), s. 421-430
    Poč.str.10 s.
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovablind source separation ; independent component analysis
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    CEP1M0572 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    CEZAV0Z10750506 - UTIA-B (2005-2011)
    AnotaceBlind inversion of a linear and instantaneous mixture of source signals is a problem often encountered in many signal processing applications. Efficient FastICA (EFICA) offers an asymptotically optimal solution to this problem when all of the sources obey a generalized Gaussian distribution, at most one of them is Gaussian, and each is independent and identically distributed in time. Likewise, Weights-Adjusted Second Order Blind Identification (WASOBI) is asymptotically optimal when all the sources are Gaussian and can be modeled as Autoregressive (AR) processes with distinct spectra. Nevertheless, real-life mixtures are likely to contain both Gaussian AR and non-Gaussian iid sources, rendering WASOBI and EFICA severely sub-optimal. In this paper we propose a novel scheme for combining the strengths of EFICA and WASOBI in order to deal with such hybrid mixtures. Simulations show that our approach outperforms competing algorithms designed for separating similar mixtures.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2008
Počet záznamů: 1  

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