Fugu-MT 論文翻訳(概要): Instantaneous Frequency Estimation In Multi-Component Signals Using Stochastic EM Algorithm

論文の概要: Instantaneous Frequency Estimation In Multi-Component Signals Using Stochastic EM Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16334v1
Date: Mon, 28 Mar 2022 17:06:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-01 10:25:54.121951
Title: Instantaneous Frequency Estimation In Multi-Component Signals Using Stochastic EM Algorithm
Title（参考訳）: 確率EMアルゴリズムを用いた多成分信号の瞬時周波数推定
Authors: Quentin Legros, Dominique Fourer, Sylvain Meignen, Marcelo A. Colominas
Abstract要約: 本稿では、任意の分散雑音の存在下で観測された非定常混合信号のモードを推定する問題に対処する。観測信号のスペクトログラムからモデルパラメータを推定するために新しいベイズモデルを導入し、EMアルゴリズムのバージョンを利用して計算コストの高いパラメータを後部分布から避ける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.887899139468177
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper addresses the problem of estimating the modes of an observed non-stationary mixture signal in the presence of an arbitrary distributed noise. A novel Bayesian model is introduced to estimate the model parameters from the spectrogram of the observed signal, by resorting to the stochastic version of the EM algorithm to avoid the computationally expensive joint parameters estimation from the posterior distribution. The proposed method is assessed through comparative experiments with state-of-the-art methods. The obtained results validate the proposed approach by highlighting an improvement of the modes estimation performance.
Abstract（参考訳）: 本稿では、任意の分散雑音の存在下で観測された非定常混合信号のモードを推定する問題に対処する。観測信号のスペクトログラムからモデルパラメータを推定するために新しいベイズモデルを導入し, 後方分布からの計算コストの高い関節パラメータ推定を回避するために, EMアルゴリズムの確率バージョンに頼った。提案手法は,最先端手法との比較実験により評価する。その結果,提案手法の有効性を,モード推定性能の向上に注目して検証した。

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