Bayesian noisy ICA for source switching environments
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概要
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独立成分分析(Independent Component Analysis ; ICA)のほとんどのアルゴリズムでは, 原信号の数はすべてのサンプルに対して同一であると仮定する.しかし信号源が非定常であれば, この仮定は必ずしも正しくない.例えば原信号が時間とともに現れたり消えたりするような場合, 原信号の数は時間によって変化する.本研究では, このような非定常性をもつ原信号に対してロバストなノイズつきICAアルゴリズムについて考察する.我々は原信号の出現/消滅とノイズつき混合を取り入れた確率的生成モデルを定式化し, ベイズ推定によりアルゴリズムを導出する.提案手法は人工データによる単純な計算機シミュレーションにより評価され, 上記のような非定常性をもつ原信号を復元できることが示される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-03-23
著者
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
前田 新一
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
前田 新一
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
平山 淳一郎
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
平山 淳一郎
京都大学大学院情報学研究科
-
前田 新一
京都大学
-
平山 淳一郎
奈良先端科学技術大学院大学
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