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J-GLOBAL ID：201602269387427407   整理番号：16A1267317

雑音ブラインド信号源分離のためのロバストな前処理法【Powered by NICT】

A robust preprocessing method for noisy blind source separation

著者 (4件)： Shan-Shan Lu (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China) ,  Wei Wang (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China) ,  Zhao-Yu Gu (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China) ,  Guo-Yu Wang (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： PIERS  ページ： 1887-1893  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ブラインド信号源分離の大部分(BSS)モデルを独立源はノイズの無いいくつかの未知の混合プロセスを通して観察されると仮定した。しかし,加法性雑音は多くの実用的な応用に存在する可能性がある。雑音に起因するバイアスは,BSSアルゴリズムの分離性能を制限する。準白色化のみに基づく既存の修正アルゴリズムは,分離された信号の信号干渉比(SIR)を向上させることができるが,付加雑音を効果的に抑制することができない。本論文では,この困難な問題を検討した。ロバストな前処理アプローチ,直交またはユニタリー倍まで最小平均二乗誤差(MMSE)分離行列を見出すことができるを導入した。高速独立成分分析(FastICA)アルゴリズムを組み合わせて,混合信号は,ロバストな分離できた。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムは,分離された信号の信号に干渉プラス雑音比(SINR)を改善することを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高速度 ,  白化 ,  *ロバスト性 ,  独立成分分析 ,  バイアス ,  *前処理 ,  アルゴリズム ,  *雑音
準シソーラス用語： SINR ,  混合信号 ,  FastICA ,  最小平均二乗誤差 ,  分離性能 ,  加法性雑音 ,  *ブラインドソース分離 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 雑音 ,  ブラインド信号源分離 ,  ロバスト ,  処理法