Sparse representation and blind source separation of ill-posed mixtures
Sparse representation and blind source separation of ill-posed mixtures
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不适定混合物的稀疏表示和盲源分离
DOI：
10.1007/s11432-006-2020-8
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发表时间：
2006-10
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Xie Shengli
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
He Zhaoshui;Fu Yuli;Xie Shengli
Bofillow等人讨论了两个传感器情况下稀疏信号的盲源分离问题。然而，正如Bofilled等人所指出的，这种方法有一定的局限性。他们引入的势函数缺乏理论基础。此外，该方法无法扩展到解决超过三个传感器的情况下的问题。本文提出了一种结合K-聚类和主成分分析的K-PCA方法来代替传统的势函数方法。该方法适用于三个以上传感器的情况。该方法易于实现，并能提供混合矩阵的精确估计。给出了检验混合矩阵A的效果的判据。仿真结果表明了该方法的有效性和准确性。
Bofillet al.discussed blind source separation (BSS) of sparse signals in the case of two sensors. However, as Bofillet al.pointed out, this method has some limitation. The potential function they introduced is lack of theoretical basis. Also the method could not be extended to solve the problem in the case of more than three sensors. In this paper, instead of the potential function method, a K-PCA method (combining K-clustering with PCA) is proposed. The new method is easy to be used in the case of more than three sensors. It is easy to be implemented and can provide accurate estimation of mixing matrix. Some criterion is given to check the effect of the mixing matrixA. Some simulations illustrate the availability and accuracy of the method we proposed.
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DOI：
10.1007/bf02917131
发表时间：
2000-02
期刊：
Science in China Series E: Technological Sciences
影响因子：
--
作者：
Zhenya He;Ju Liu;Luxi Yang;Chengjian Wei
通讯作者：
Zhenya He;Ju Liu;Luxi Yang;Chengjian Wei
影响因子：
--
作者：
Yuanqing Li;Jun Wang;J. Zurada
通讯作者：
Yuanqing Li;Jun Wang;J. Zurada
影响因子：
2.9
作者：
M. Zibulevsky;Barak A. Pearlmutter
通讯作者：
M. Zibulevsky;Barak A. Pearlmutter
DOI：
10.23919/mixdes.2018.8436682
发表时间：
2013-05
期刊：
2020 27th International Conference on Mixed Design of Integrated Circuits and System (MIXDES)
影响因子：
--
作者：
Fredrik Gustafsson;Lennart Ljung;M. Millnert
通讯作者：
Fredrik Gustafsson;Lennart Ljung;M. Millnert
DOI：
10.1117/12.502473
发表时间：
2003-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Barak A. Pearlmutter;Vamsi K. Potluru
通讯作者：
Barak A. Pearlmutter;Vamsi K. Potluru