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  Subspace identification through blind source separation

Grosse-Wentrup, M. (2006). Subspace identification through blind source separation. IEEE Signal Processing Letters, 13(2), 100-103. doi:10.1109/LSP.2005.861581.

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Urheber

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 Urheber:
Grosse-Wentrup, M1, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Given a linear and instantaneous mixture model, we prove that for blind source separation (BSS) algorithms based on mutual information, only sources with non-Gaussian distribution are consistently reconstructed independent of initial conditions. This allows the identification of non-Gaussian sources and consequently the identification of signal and noise subspaces through BSS. The results are illustrated with a simple example, and the implications for a variety of signal processing applications, such as denoising and model identification, are discussed.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2006-02
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: IEEE Signal Processing Letters
Genre der Quelle: Zeitschrift
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Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 13 (2) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 100 - 103 Identifikator: -