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J-GLOBAL ID：201702235296587736   整理番号：17A1261176

劣決定混合モデルにおける信号源分離のための局所平均分解【Powered by NICT】

Local mean decomposition for source separation in underdetermined mixing model

著者 (4件)： Li Wei (Anhui Key Laboratory of Electrical Transmission and Control, College of Electrical Engineering, Anhui Polytechnic University, Wuhu, Anhui, 241000, China) ,  Shen Yunchang (Anhui Key Laboratory of Electrical Transmission and Control, College of Electrical Engineering, Anhui Polytechnic University, Wuhu, Anhui, 241000, China) ,  Man Wenyi (Anhui Key Laboratory of Electrical Transmission and Control, College of Electrical Engineering, Anhui Polytechnic University, Wuhu, Anhui, 241000, China) ,  Sun Ruixia (Anhui Key Laboratory of Electrical Transmission and Control, College of Electrical Engineering, Anhui Polytechnic University, Wuhu, Anhui, 241000, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： YAC  ページ： 333-339  発行年： 2017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： 既存劣決定ブラインド信号源分離の大部分(BSS)手法は,ソース信号は厳密にまたは部分的にスパースと仮定した。しかし本論文は,局所平均分解(LMD)アルゴリズムに基づく非スパース信号のための劣決定混合状況におけるBSS法を提案した。BSS法を最初にいくつかの余分な混合信号を再構築するBSS問題にLMDを紹介した。劣決定BSS問題は決定に変換するように,このような信号は,初期混合物と組合せ混合物の欠乏の困難を克服した。再構築混合物と新しく形成された決定BSS問題に対して,源を回収するために提案した二BSSアルゴリズム。一つのアルゴリズムは,新しい混合物の第二近似解統計行列上で特異値分解を用いる分離を実現するために,もう一つは分離マトリックス上に安定なFrobeniusノルム制約を持つ独立成分分析(ICA)型BSSアルゴリズムを採用した。シミュレーション結果は,提案した劣決定BSSアルゴリズムは非スパース信号を処理することができることを示し,以前の非スパースBSSアルゴリズムよりも約3dB低い平均二乗誤差を得ることができた。Copyright 2017 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： ノルム ,  *透視図法 ,  再構成 ,  独立成分分析 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  特異値分解
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  近似解 ,  混合信号 ,  スパース信号 ,  ブラインドソース分離 ,  *信号源分離 ,  *混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 混合モデル ,  信号源分離 ,  平均 ,  分解