基于最短路径和自然梯度的过完备ICA算法

• 作者: 朱思铭 李拥军 江宇闻
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 过完备独立成份分析 最短路径 自然梯度
• 年，卷（期）: 2006,（15）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 16-18,21
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2922字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.15.006

摘要

独立成分分析(ICA)是一种在给出的随机向量中找出统计独立的数据的统计方法,而过完备独立成分分析则是ICA问题中的一类特殊的情形,它要的源信号的数目比观测信号的数目要多.该文提出了一种基于最短路径算法和自然梯度的解决过完备独立成分分析的新算法Turbo-overcomplete.该算法采用了最短路径方法来推断源信号和采用自然梯度的方法来学习基向量,并采用Turbo-overcomplete算法来进行语音信号分离的实验,并把实验结果与现在的一些过完备独立成份分析算法进行了比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱思铭	中山大学数学与计算科学学院	94	573	13.0	20.0
2	李拥军	广州广播电视大学理工部	37	259	9.0	15.0
4	江宇闻	中山大学数学与计算科学学院	7	14	2.0	3.0