Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Extension of EFICA Algorithm for Blind Separation of Piecewise Stationary Non-Gaussian Sources

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F08%3A00306561" target="_blank" >RIV/67985556:_____/08:00306561 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/46747885:24220/08:#0001331

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Extension of EFICA Algorithm for Blind Separation of Piecewise Stationary Non-Gaussian Sources

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We propose an extension of algorithm EFICA for piecewise stationary and non-Gaussian signals. Cramér-Rao bound for this model is derived and the extended algorithm is shown to be asymptotically efficient if score functions of the signals are known in each block. In contrast to classical ICA algorithms, the proposed method is able to profit from varying distribution of the original signals as well as from their non-stationarity, which is demonstrated on simulations with real-world signals.

  • Název v anglickém jazyce

    Extension of EFICA Algorithm for Blind Separation of Piecewise Stationary Non-Gaussian Sources

  • Popis výsledku anglicky

    We propose an extension of algorithm EFICA for piecewise stationary and non-Gaussian signals. Cramér-Rao bound for this model is derived and the extended algorithm is shown to be asymptotically efficient if score functions of the signals are known in each block. In contrast to classical ICA algorithms, the proposed method is able to profit from varying distribution of the original signals as well as from their non-stationarity, which is demonstrated on simulations with real-world signals.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2008

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    ICASSP 2008: IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing

  • ISBN

    978-1-4244-1483-3

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Conference Management Services

  • Místo vydání

    Bryan

  • Místo konání akce

    Las Vegas

  • Datum konání akce

    30. 3. 2008

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku