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J-GLOBAL ID：201802223174814285   整理番号：18A1905570

オーディオおよび生物医学信号のためのブラインドソース分離問題アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Blind source separation problem algorithms for audio and biomedical signals

著者 (4件)： Javier Ortiz-Echeverri Cesar ,  Karla Daniela Perez ,  Giovanni B. Galindo-Burgos ,  Juvenal Rodriguez-Resendiz
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CONIIN  ページ： 1-7  発行年： 2018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： ブラインドソース分離(BSS)は,音響,通信,および生物医学の分野における重要な応用により,第二次統計(SOS)と高い順序統計(HOS)に基づく逆解法問題である。本研究では,二次順序ブラインド識別(SOBI)と呼ばれるSOSに基づく一つのアルゴリズム,および二つのHOSアルゴリズム,最大尖度,およびfaICAを,オリジナルと回復信号の間の一つの参照メトリックを用いたアルゴリズムの性能を比較するために比較し,また,5つのEEG近傍チャネルを,頭皮上の特殊領域に位置した。これらの結果は,ほとんどの場合において,negentropyに基づくファストICAアルゴリズムがより良く実行されるが,EEG信号において,EEG信号を分離するためのより良いICAアルゴリズムの選択は,生物医学応用において依然として未解決の問題であることを示唆している。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： チャネル ,  *アルゴリズム ,  音響 ,  *オーディオ機器
準シソーラス用語： 生物医学的応用 ,  脳波信号 ,  頭皮 ,  ホップ数 ,  尖度 ,  逆解析 ,  二次統計 ,  *ブラインドソース分離 ,  *生物医学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： オーディオ ,  生物医学 ,  ブラインドソース分離 ,  アルゴリズム