TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Research Article Determining Number of Independent Sources in Undercomplete Mixture"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Determining Number of Independent Sources in Undercomplete Mixture | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2009 Article ID 694850 5 pages doi 2009 694850 Research Article Determining Number of Independent Sources in Undercomplete Mixture Ganesh R. Naik and Dinesh K. Kumar School of Electrical and Computer Engineering RMIT University GPO Box 2476V Melbourne VIC 3001 Australia Correspondence should be addressed to Ganesh R. Naik Received 14 March 2009 Revised 28 July 2009 Accepted 2 September 2009 Recommended by Shoji Makino Separation of independent sources using independent component analysis ICA requires prior knowledge of the number of independent sources. Performing ICA when the number of recordings is greater than the number of sources can give erroneous results. To improve the quality of separation the most suitable recordings have to be identified before performing ICA. Techniques employed to estimate suitable recordings require estimation of number of independent sources or require repeated iterations. However there is no objective measure of the number of independent sources in a given mixture. Here a technique has been developed to determine the number of independent sources in a given mixture. This paper demonstrates that normalised determinant of the global matrix is a measure of the number of independent sources N in a mixlure of M recordings. It has also been shown that performing ICA on N randomly selected recordings out of M recordings gives good quality of separation. Copyright 2009 G. R. Naik and D. K. Kumar. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. 1. Introduction Blind Source Separation BSS consists of estimating the original signals s from a finite set of observations x when x is a result of mixing the original signals s. The estimation is done without any prior .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.