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Nonnegative Matrix Factorization with Minimum Correlation and Volume Constrains Factorisation matricielle non négative avec corrélation minimale et contraintes de volume

Zhongqiang LUO, Chaofu JING, Chengjie LI

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Résumé:

La factorisation matricielle non négative (NMF) est une méthode prometteuse de décomposition matricielle basée sur les données, et devient très active et attrayante dans les domaines de l'apprentissage automatique et de la séparation aveugle de sources. Jusqu'à présent, l'algorithme NMF a été largement utilisé dans diverses applications, notamment le traitement d'images, l'anti-collision pour les systèmes d'identification par radiofréquence (RFID) et l'analyse de signaux audio, etc. Cependant, les algorithmes NMF typiques ne peuvent pas fonctionner correctement dans des mélanges sous-déterminés, c'est-à-dire que le nombre de signaux observés est inférieur à celui des signaux sources. Dans les applications pratiques, l'ajout de contraintes appropriées fusionnées dans l'algorithme NMF peut obtenir des résultats de décomposition remarquables. En guise de motivation, cet article propose d'ajouter les contraintes de volume minimum et de corrélation minimale (MCV) à l'algorithme NMF, ce qui rend le nouvel algorithme appelé algorithme MCV-NMF adapté aux scénarios sous-déterminés dans lesquels les signaux sources satisfont à des hypothèses mutuellement indépendantes. Les résultats de simulation expérimentale confirment que l'algorithme MCV-NMF présente une meilleure amélioration des performances dans la résolution du problème d'anti-collision des étiquettes RFID que celle obtenue en utilisant la méthode NMF typique la plus proche.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E105-A No.5 pp.877-881
Date de publication
2022/05/01
Publicisé
2021/11/22
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2021EAL2050
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Traitement des signaux numériques

Auteurs

Zhongqiang LUO
  Sichuan University of Science and Engineering
Chaofu JING
  Sichuan University of Science and Engineering
Chengjie LI
  Southwest Minzu University

Mots-clés

Table des matières