A FAST ASYMPTOTICALLY EFFICIENT ALGORITHM FOR BLIND SEPARATION OF A LINEAR MIXTURE OF BLOCK-WISE STATIONARY AUTOREGRESSIVE PROCESSES

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F46747885%3A24220%2F09%3A%230001339" target="_blank" >RIV/46747885:24220/09:#0001339 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

A FAST ASYMPTOTICALLY EFFICIENT ALGORITHM FOR BLIND SEPARATION OF A LINEAR MIXTURE OF BLOCK-WISE STATIONARY AUTOREGRESSIVE PROCESSES

Popis výsledku v původním jazyce

We propose a novel blind source separation algorithm called Block AutoRegressive Blind Identification (BARBI). The algorithm is asymptotically efficient in separation of instantaneous linear mixtures of blockwise stationary Gaussian autoregressive processes. A novel closed-form formula is derived for a Cramer Rao lower bound on elements of the corresponding Interference-to-Signal Ratio (ISR) matrix. This theoretical ISR matrix can serve as an estimate of the separation performance on the particular data. In simulations, the algorithm is shown to be applicable in blind separation of a linear mixture of speech signals.

Název v anglickém jazyce

A FAST ASYMPTOTICALLY EFFICIENT ALGORITHM FOR BLIND SEPARATION OF A LINEAR MIXTURE OF BLOCK-WISE STATIONARY AUTOREGRESSIVE PROCESSES

Popis výsledku anglicky

We propose a novel blind source separation algorithm called Block AutoRegressive Blind Identification (BARBI). The algorithm is asymptotically efficient in separation of instantaneous linear mixtures of blockwise stationary Gaussian autoregressive processes. A novel closed-form formula is derived for a Cramer Rao lower bound on elements of the corresponding Interference-to-Signal Ratio (ISR) matrix. This theoretical ISR matrix can serve as an estimate of the separation performance on the particular data. In simulations, the algorithm is shown to be applicable in blind separation of a linear mixture of speech signals.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GP102%2F07%2FP384" target="_blank" >GP102/07/P384: Použití pokročilých metod pro analýzu nezávislých komponent na slepou separaci reálných signálů</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2009

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2009 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING

ISBN

978-1-4244-2353-8

ISSN

1520-6149

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

—

Název nakladatele

IEEE, 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA

Místo vydání

TAIWAN

Místo konání akce

TAIWAN

Datum konání akce

1. 1. 2009

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—