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J-GLOBAL ID：201002236073739914   整理番号：10A0869023

時間周波数行列分解に対する判別基底分解

DISCRIMINATIVE BASE DECOMPOSITION FOR TIME-FREQUENCY MATRIX DECOMPOSITION

著者 (2件)： GHORAANI Behnaz (Ryerson Univ., ON, CAN) ,  KRISHNAN Sridhar (Ryerson Univ., ON, CAN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.5  ページ： 3674-3677  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  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： 時間周波数(TF)解析により,信号の非定常性は効果的に明らかにできるが,TF領域の高次元性のためTF解析の適用は阻害されている。TF定量化の新しい手法として,非負行列(NMF)因子分解を利用したTF行列(TFM)分解が,TF定量化の手法として最近成功を収めている。本論文では,NMFの伝統的な費用関数の制約をTF定量化により良く適合するように修正する方法を提案した。この方法は,各クラスの信号に対する判別特徴を判別TF基底の明確化により識別することから,NMF判別基底(NMFDB)分解と呼ぶ。提案したNMFDB手法を実験により評価し,判別基底が識別できること,および判別力が非常に低い場合でも違いのある領域を識別できることを実証した。

シソーラス用語： 周波数解析 ,  特性 ,  信号 ,  行列 ,  基底関数 ,  費用関数 ,  *パターン分類 ,  特徴抽出 ,  図表 ,  性能評価 ,  実験 ,  分解 ,  信号処理
準シソーラス用語： *時間周波数解析 ,  非定常性 ,  非定常信号 ,  定量化 ,  スペクトログラム ,  評価実験 ,  因子分解

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時間周波数 ,  行列分解 ,  判別 ,  基底 ,  分解