کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10369430 | 875449 | 2011 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Estimating source kurtosis directly from observation data for ICA
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Based on the fourth order blind identification (FOBI) in ICA methods, this paper shows that kurtosis of each independent source component can be estimated with eigenvalues of two relative matrices directly from observation data. With the new approach, the total number of super-Gaussian components in noiseless observation data can be directly calculated before any de-mixing algorithm is performed. As an application, a new switching criterion for the extended infomax algorithm is presented. Experimental results demonstrate the effectiveness of the kurtosis estimation algorithm and the new alternative switching criterion.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 91, Issue 5, May 2011, Pages 1150-1156
Journal: Signal Processing - Volume 91, Issue 5, May 2011, Pages 1150-1156
نویسندگان
Jianwei Wu,