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J-GLOBAL ID：201802273289174812   整理番号：18A0397530

二乗対称高速ICA推定量【Powered by NICT】

The squared symmetric FastICA estimator

著者 (6件)： Miettinen Jari (Department of Mathematics and Statistics, University of Jyvaskyla, 40014, Finland) ,  Nordhausen Klaus (Department of Mathematics and Statistics, University of Turku, 20014, Finland) ,  Nordhausen Klaus (School of Health Sciences, University of Tampere, 33014, Finland) ,  Oja Hannu (Department of Mathematics and Statistics, University of Turku, 20014, Finland) ,  Taskinen Sara (Department of Mathematics and Statistics, University of Jyvaskyla, 40014, Finland) ,  Virta Joni (Department of Mathematics and Statistics, University of Turku, 20014, Finland)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 131  ページ： 402-411  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,収縮ベース高速ICA法,元の対称FastICA法および修正対称FastICA法の理論的特性,二乗対称高速独立成分分析(FastICA)を調べた。この修飾は,FastICA目的関数の絶対値を置換するそれらの二乗によって得た。収縮ベース場合最大化問題は全く同じ値で留まったので,この置換は推定に影響を及ぼさなかった。しかし,対称な場合の,文献で言及されている異なる推定値を得るが,その理論的特性は全く研究されていない。論文では,古典的な収縮ベースと対称FastICAアプローチと統一した方法でFastICAの対称版とこれらのコントラストをレビューした。推定方程式を見出し,非線形性の任意の選択による二乗対称FastICA推定量の漸近的性質を導出した。が本稿の主要な貢献,すなわち,非混合マトリックス推定の漸近分散を用いた状況の広範な推定の効率比較を可能にする。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： コントラスト ,  *推定量 ,  *対称性 ,  独立成分分析 ,  *高速度 ,  目的関数 ,  絶対値 ,  非線形性 ,  最大化問題
準シソーラス用語： 漸近分散 ,  漸近的性質 ,  FastICA , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： アフィン同変性 ,  独立成分分析 ,  限界正規性 ,  最小距離指数

分類 (2件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 対称 ,  ICA ,  推定量