拡張”逐次ドリル”ジョイント合同変換とGauss独立ベクトル解析におけるその応用【JST・京大機械翻訳】

Weiss Amir; Yeredor Arie; Cheema Sher Ali; Haardt Martin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204080829980 整理番号：22P0186147

拡張”逐次ドリル”ジョイント合同変換とGauss独立ベクトル解析におけるその応用【JST・京大機械翻訳】

The Extended "Sequentially Drilled" Joint Congruence Transformation and its Application in Gaussian Independent Vector Analysis

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発行年： 2020年08月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

独立ベクトル解析(IVA)は,各集合におけるソース信号が独立であるが,他の集合におけるソース信号に依存するかもしれない,多数の混合物への独立成分分析(ICA)の拡張として近年出現した。セミブラインドIVA(またはICA)フレームワークにおいて,ソースの確率分布に関する情報は利用可能であり,最大尤度(ML)分離を生じさせる。最近の研究では,ソース信号の任意の時間的共分散行列(非定常または非定常)を持つ多変量Gaussモデルの下で,ML分離が,古典的関節対角化とは異なる(しかし,異なる)行列の集合の”逐次ドリル”結合一致(SeDJoCo)変換の解を必要とすることを示した。本論文では,これらの結果をIVA問題に拡張し,Gaussモデル(任意の共分散と交差共分散行列を持つ)に対するML解が拡張SeDJoCo問題の形式を取ることを示した。拡張問題を定式化し,解の存在条件を導き,二つの反復解法アルゴリズムを提案した。さらに,得られた干渉対Source比(ISR)行列に対する誘導Cra’er-Rao Bound(iCRLB)を導出し,拡張SeDJoCo問題を解くことにより得られるML分離が,ソース分布に関する事前知識を利用できない他の分離手法とは対照的に,iCRLB(漸近的に)を実際に達成する方法を示す。【JST・京大機械翻訳】

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信号理論

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