کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4639687 | 1341245 | 2012 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Hybrid linear and nonlinear complexity pursuit for blind source separation
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Blind source separation (BSS) is an increasingly popular data analysis technique with many applications. Several methods for BSS using the statistical properties of original sources have been proposed; for a famous case, non-Gaussianity, this leads to independent component analysis (ICA). In this paper, we propose a hybrid BSS method based on linear and nonlinear complexity pursuit, which combines three statistical properties of source signals: non-Gaussianity, linear predictability and nonlinear predictability. A gradient learning algorithm is presented by minimizing a loss function. Simulations verify the efficient implementation of the proposed method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Computational and Applied Mathematics - Volume 236, Issue 14, August 2012, Pages 3434–3444
Journal: Journal of Computational and Applied Mathematics - Volume 236, Issue 14, August 2012, Pages 3434–3444
نویسندگان
Zhenwei Shi, Hongjuan Zhang, Zhiguo Jiang,