文献

J-GLOBAL ID：201002258820017897   整理番号：10A0866561

スパース成分分析のための修正型階層的クラスタリング

MODIFIED HIERARCHICAL CLUSTERING FOR SPARSE COMPONENT ANALYSIS

著者 (2件)： MOURAD Nasser (McMaster Univ., Ontario, CAN) ,  REILLY James P. (McMaster Univ., Ontario, 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.4  ページ： 2674-2677  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： ブラインド信号源分離(BSS)問題は,混合行列を未知とし,m個の線形測定値からn個の未知の信号源信号を再構成する問題である。ここでは,信号源数nがセンサ数mよりも大きい劣決定BSS問題について検討した。この問題は通常スパース成分分析(SCA)技法を用いて解かれている。SCAにおいては,通常最初に混合行列を推定し,次に信号源を推定する2段階手法が用いられている。ここでは,通常未知な混合行列と信号源数を推定する新しいクラスタリングアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムでは,階層的クラスタリング(HC)アルゴリズムによる統計的検定を組み入れている。このアルゴリズムは,HCアルゴリズムを用いて構成されたコンパクトクラスタ(信号源)を順次抽出することに基づいており,抽出決定は統計的検定に基づく。信号源数,及び混合行列の列に対応するクラスタを同定するために集中パラメータと呼ぶ定量的測度を取り入れた。このアルゴリズムの混合行列と信号源数の推定能力について2つの数値例を示した。

シソーラス用語： *信号推定
準シソーラス用語： クラスタリング ,  *スパース成分分析 ,  *ブラインド信号源分離 ,  *階層的クラスタリング ,  統計的検定

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： スパース成分分析 ,  階層的クラスタリング