A New Information-Theoretic Based Ica Algorithm For Blind Signal Separation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThe typical information-theoretic approaches such as INFO MAX and MMI perform independent component analysis (ICA) by using a fixed nonlinearity function. Consequently, they can only separate either sub-Gaussian or super-Gaussian source signals, but not both. This article considers a flexible nonlinearity function that is a single polynomial term with the exponent learnable. The separation ability of this function is analysed, and a new ICA algorithm is proposed. The experiments have shown that this algorithm can successfully separate the mixture of sub-Gaussian and super-Gaussian sources.Key Words: Independent component analysisblind signal separationflexible nonlinearity functionsub-Gaussiansuper-Gaussian sources Additional informationNotes on contributorsY.-M. CheungYiu-ming Cheung received Ph.D. degree in computer science and engineering from the Chinese University of Hong Kong in 2000. Currently, he is Assistant Professor in the Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University His research interests include independent component iz analysis, multivariate data clustering analysis, radial basis function networks, time series analysis, portfolio management, and automated trading system.L. XuLei Xu (IEEE Fellow) is a Professor of Department of Computer Science and Engineering at Chinese University of Hong Kong (CUHK). He is also a full Professor at Peking University, and an adjunct Professor at three other universities in China and UK. After receiving his Ph.D. from Tsinghua University in early 1987, he joined Peking University, where he became one of ten university-level exceptionally promoted young associate professors in 1988 and further been exceptionally promoted to a full Professor in 1992. During 1989-1993, he worked at several universities in Finland, Canada and USA, including Harvard and MIT. He joined CUHK in 1993 as a Senior Lecturer and then took the current professor position since 1996.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle