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J-GLOBAL ID：202202272414080641   整理番号：22A0833360

線スペクトル推定:一般化双線形モデリングとハイブリッド推論法【JST・京大機械翻訳】

Line spectral estimation: Generalized bilinear modeling and hybrid inference method

著者 (2件)： Li Zhiyan (Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China) ,  Zhang Haochuan (Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 195  ページ： Null  発行年： 2022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,低解像度量子化と多重スナップショットの新しい仮定の下で,古典的信号処理問題,線スペクトル推定を研究した。一般化双線形モデルの回帰として問題を再定式化するためにBayes視点を取り上げ,そこでは2つの行列が確率的で構造的に相関する。次に,BiG-AMP[1,2],高能率双線形回帰器,信念伝搬[3],古典的和積メッセージ通過アルゴリズム,を整合するハイブリッド推論法を提案した。モデル次数を推定するために,さらにハイブリッド法を期待値最大化[4]フレームワークに組み込んだ。次に,得られたアルゴリズムを,広範囲なモンテカルロシミュレーションによって検証し,その中で,提案アルゴリズムは,2つの最先端の方法,MVALSE[5]およびMVALSE-EP[6]を総合的に上回り,一方,その計算量を比較的低レベルに保った。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  量子化 ,  信号処理 ,  計算量 ,  多重化 ,  モデル ,  定式化 ,  *線スペクトル
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  ハイブリッド法 ,  線形回帰 ,  EMアルゴリズム ,  信念伝搬 ,  線形モデル ,  スナップショット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 線スペクトル推定 ,  多重スナップショット ,  双線形一般化近似メッセージパッシング ,  信念伝搬 ,  期待最大化

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 線スペクトル ,  推定 ,  一般化 ,  線形 ,  モデリング ,  推論