論文の概要: Blind Source Separation for Mixture of Sinusoids with Near-Linear Computational Complexity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14324v1
• Date: Sun, 27 Mar 2022 15:16:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 14:12:26.895492
• Title: Blind Source Separation for Mixture of Sinusoids with Near-Linear Computational Complexity
• Title（参考訳）: 近線形計算複雑度を有する正弦波混合系のブラインド音源分離
• Authors: Kaan Gokcesu, Hakan Gokcesu
• Abstract要約: 本研究では, 基本正弦波の周波数, 振幅, 位相を雑音列で検出できるマルチトーン分解アルゴリズムを提案する。 正弦波源数を$M$で推定すると,その周波数を連続的に推定し,振幅と位相を共同で最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a multi-tone decomposition algorithm that can find the frequencies, amplitudes and phases of the fundamental sinusoids in a noisy observation sequence. Under independent identically distributed Gaussian noise, our method utilizes a maximum likelihood approach to estimate the relevant tone parameters from the contaminated observations. When estimating $M$ number of sinusoidal sources, our algorithm successively estimates their frequencies and jointly optimizes their amplitudes and phases. Our method can also be implemented as a blind source separator in the absence of the information about $M$. The computational complexity of our algorithm is near-linear, i.e., $\tilde{O}(N)$.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 基本正弦波の周波数, 振幅, 位相を雑音観測列で検出できるマルチトーン分解アルゴリズムを提案する。 独立に分布するガウス雑音下では, 汚染された観測から関連する音色パラメータを推定するために, 最大極度アプローチを用いる。 正弦波源数を推定すると,その周波数を連続的に推定し,振幅と位相を同時最適化する。 また,$m$に関する情報がなければ,ブラインドソースセパレータとして実装することも可能である。 我々のアルゴリズムの計算複雑性は、ほぼ線形、すなわち$\tilde{O}(N)$である。

関連論文リスト

• A quasi-Bayesian sequential approach to deconvolution density estimation [7.10052009802944]
  密度デコンボリューションは、データからランダム信号の未知の密度関数$f$を推定する。 我々は、ノイズの多いデータが徐々に到着するストリーミングやオンライン環境での密度デコンボリューションの問題を考察する。 準ベイズ的シーケンシャルアプローチを頼りにすると、容易に評価できる$f$の推定値が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T16:40:04Z)
• Information-Computation Tradeoffs for Learning Margin Halfspaces with Random Classification Noise [50.64137465792738]
  ランダム分類ノイズを用いたPAC$gamma$-marginハーフスペースの問題について検討する。 我々は、問題のサンプル複雑性と計算効率の良いアルゴリズムのサンプル複雑性との間に固有のギャップを示唆する情報計算トレードオフを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T16:33:39Z)
• Optimal Algorithms for the Inhomogeneous Spiked Wigner Model [89.1371983413931]
  不均一な問題に対する近似メッセージパッシングアルゴリズム(AMP)を導出する。 特に,情報理論の閾値よりも大きい信号と雑音の比を必要とする既知のアルゴリズムが,ランダムよりも優れた処理を行うための統計的・計算的ギャップの存在を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T19:57:17Z)
• A Robust and Flexible EM Algorithm for Mixtures of Elliptical Distributions with Missing Data [71.9573352891936]
  本稿では、ノイズや非ガウス的なデータに対するデータ計算の欠如に対処する。 楕円分布と潜在的な欠落データを扱う特性を混合した新しいEMアルゴリズムについて検討した。 合成データの実験的結果は,提案アルゴリズムが外れ値に対して頑健であり,非ガウスデータで使用可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-28T10:01:37Z)
• Towards Sample-Optimal Compressive Phase Retrieval with Sparse and Generative Priors [59.33977545294148]
  O(k log L)$サンプルは振幅に基づく経験損失関数を最小化する任意のベクトルに信号が近いことを保証するのに十分であることを示す。 この結果はスパース位相検索に適応し、基底信号が$s$-sparseおよび$n$-dimensionalである場合、$O(s log n)$サンプルは同様の保証に十分であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T12:49:54Z)
• SNIPS: Solving Noisy Inverse Problems Stochastically [25.567566997688044]
  本稿では,線形逆問題の後部分布からサンプルを抽出するSNIPSアルゴリズムを提案する。 我々の解はランゲヴィン力学とニュートン法からのアイデアを取り入れ、事前訓練された最小二乗誤差(MMSE)を利用する。 得られたサンプルは、与えられた測定値と鋭く、詳細で一致しており、それらの多様性は、解決される逆問題に固有の不確実性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T13:33:21Z)
• Sample-Optimal PAC Learning of Halfspaces with Malicious Noise [4.8728183994912415]
  Valiant(1985)の悪意のあるノイズの存在下で$mathRd$の半空間の効率的なPAC学習を研究します。 Awasthi et alのアルゴリズムのための新しい分析を提示します。 そして、ほぼ最適に近いサンプル複雑性を$tildeo(d)$という値で達成できることを示します。 Bbbshoutyetal (2002) のより一般的で強力なノイズモデルにアルゴリズムと解析を拡張し、ほぼ最適なノイズ耐性とサンプルの複雑さを時間内に達成可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-11T20:18:20Z)
• Plug-And-Play Learned Gaussian-mixture Approximate Message Passing [71.74028918819046]
  そこで本研究では,従来のi.i.d.ソースに適した圧縮圧縮センシング(CS)リカバリアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、Borgerdingの学習AMP(LAMP)に基づいて構築されるが、アルゴリズムに普遍的な復調関数を採用することにより、それを大幅に改善する。 数値評価により,L-GM-AMPアルゴリズムは事前の知識を必要とせず,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-18T16:40:45Z)
• Learning Halfspaces with Tsybakov Noise [50.659479930171585]
  テュバコフ雑音の存在下でのハーフスペースの学習可能性について検討する。 真半空間に関して誤分類誤差$epsilon$を達成するアルゴリズムを与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T14:25:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。