کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6958099 | 1451936 | 2017 | 32 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Blind noisy mixture separation for independent/dependent sources through a regularized criterion on copulas
ترجمه فارسی عنوان
جداسازی مخلوط سر و صدا کور برای منابع مستقل / وابسته به وسیله یک معیار قانونی در همپوشانی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
The paper introduces a new method for Blind Source Separation (BSS) in noisy instantaneous mixtures of both independent or dependent source component signals. This approach is based on the minimization of a regularized criterion. Precisely, it consists in combining the total variation method for denoising with the Kullback-Leibler divergence between copula densities. The latter takes advantage of the copula to model the structure of the dependence between signal components. The obtained algorithm achieves separation in a noisy context where standard BSS methods fail. The efficiency and robustness of the proposed approach are illustrated by numerical simulations.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 131, February 2017, Pages 502-513
Journal: Signal Processing - Volume 131, February 2017, Pages 502-513
نویسندگان
A. Ghazdali, M. El Rhabi, H. Fenniri, A. Hakim, A. Keziou,