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Blind Separation of Sources Using Density Estimation and Simulated Annealing Séparation aveugle des sources à l'aide de l'estimation de la densité et du recuit simulé

Carlos G. PUNTONET, Ali MANSOUR

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Résumé:

Cet article présente une nouvelle méthode adaptative de séparation aveugle des sources (BSS) pour les mélanges linéaires et non linéaires. Les sources sont supposées statistiquement indépendantes avec des PDF non uniformes et symétriques. L'algorithme est basé à la fois sur des méthodes de recuit simulé et d'estimation de la densité utilisant un réseau neuronal. En considérant les propriétés des espaces vectoriels des sources et des mélanges, et en utilisant une certaine linéarisation dans l'espace des mélanges, la nouvelle méthode est dérivée. Enfin, les principales caractéristiques de la méthode sont la simplicité et la convergence rapide validées expérimentalement par la séparation de nombreux types de signaux, tels que la parole ou les données biomédicales.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E84-A No.10 pp.2538-2546
Date de publication
2001/10/01
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Traitement des signaux numériques

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