Neural Network Models for Blind Separation of Time Delayed and Convolved Signals
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概要
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In this paper we develop a new family of on-line adaptive learning algorithms for blind separation of time delayed and convolved sources. The algorithms are derived for feedforward and fully connected feedback (recurrent) neural networks on basis of modified natural gradient approach. The proposed algorithms can be considered as generalization and extension of existing algorithms for instantaneous mixture of unknown source signals. Preliminary computer simulations confirm validity and high performance of the proposed algorithms.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-09-25
著者
-
Cichocki A
Riken Wako‐shi Jpn
-
Cichocki A
Brain-style Information Systems Research Group Brain Science Institute Riken
-
CICHOCKI Andrzej
Brain Science Institute, RIKEN
-
CAO Jianting
Department of Electrical and Electronics Engineering, Sophia University
-
AMARI Shun-ichi
Brain-Style Information Systems Group, Brain Science Institute, RIKEN
-
CAO Jianting
Brain Information Processing Group, Frontier Research Program, RIKEN
-
Cichocki Andrzej
理研 脳科学総合セ
-
Cichocki Andrzej
Brain Science Institute Riken
-
Cao Jianting
Department Of Electrical And Electronics Engineering Sophia University
-
Amari Shunichi
Brain-style Information Systems Research Group Brain Science Institute Riken
-
Amari S
Riken Brain Sci. Inst. Saitama Jpn
-
Amari Shun-ichi
Brain Science Institute Riken Brain-style Information Systems Research Group
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