کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11023862 | 1701243 | 2019 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Nonlinear estimators from ICA mixture models
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
Independent Component Analyzers Mixture Models (ICAMM) are versatile and general models for a large variety of probability density functions. In this paper we assume ICAMM to derive new MAP and LMSE estimators. The first one (MAP-ICAMM) is obtained by an iterative gradient algorithm, while the second (LMSE-ICAMM) admits a closed-form solution. Both estimators can be combined by using LMSE-ICAMM to initialize the iterative computation of MAP-ICAMM .The new estimators are applied to the reconstruction of missed channels in EEG multichannel analysis. The experiments demonstrate the superiority of the new estimators with respect to: Spherical Splines, Hermite, Partial Least Squares, Support Vector Regression, and Random Forest Regression.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 155, February 2019, Pages 281-286
Journal: Signal Processing - Volume 155, February 2019, Pages 281-286
نویسندگان
Gonzalo Safont, Addisson Salazar, Luis Vergara, Alberto RodrÃguez,