論文の概要: Signal Recovery Using a Spiked Mixture Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01840v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 14:43:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:12:27.392763
• Title: Signal Recovery Using a Spiked Mixture Model
• Title（参考訳）: スパイク混合モデルによる信号の回復
• Authors: Paul-Louis Delacour, Sander Wahls, Jeffrey M. Spraggins, Lukasz Migas, Raf Van de Plas,
• Abstract要約: 本研究では,無作為かつ雑音の多い多くの観測結果から,信号の集合を推定する問題に対処するために,スパイク混合モデル(SMM)を導入する。 我々はSMMの全てのパラメータを復元する新しい予測最大化(EM)アルゴリズムを設計する。 数値実験により,SMMが関連するデータ型は,信号回復性能の点で従来のガウス混合モデル(GMM)を上回ることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.42661866685154193
• License:
• Abstract: We introduce the spiked mixture model (SMM) to address the problem of estimating a set of signals from many randomly scaled and noisy observations. Subsequently, we design a novel expectation-maximization (EM) algorithm to recover all parameters of the SMM. Numerical experiments show that in low signal-to-noise ratio regimes, and for data types where the SMM is relevant, SMM surpasses the more traditional Gaussian mixture model (GMM) in terms of signal recovery performance. The broad relevance of the SMM and its corresponding EM recovery algorithm is demonstrated by applying the technique to different data types. The first case study is a biomedical research application, utilizing an imaging mass spectrometry dataset to explore the molecular content of a rat brain tissue section at micrometer scale. The second case study demonstrates SMM performance in a computer vision application, segmenting a hyperspectral imaging dataset into underlying patterns. While the measurement modalities differ substantially, in both case studies SMM is shown to recover signals that were missed by traditional methods such as k-means clustering and GMM.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,無作為かつ雑音の多い多くの観測結果から信号の集合を推定する問題に対処するために,スパイク混合モデル(SMM)を導入する。 その後、SMMのパラメータを復元する新しい予測最大化(EM)アルゴリズムを設計する。 数値実験により,SMMが関連するデータ型は,信号回復性能の点で従来のガウス混合モデル(GMM)を上回ることがわかった。 SMMとそれに対応するEMリカバリアルゴリズムの幅広い関連性を,異なるデータタイプに適用することによって実証した。 最初のケーススタディは、イメージング質量分析データセットを使用して、ラット脳組織セクションの分子含有量をマイクロスケールで調査する生体医学的な研究アプリケーションである。 第2のケーススタディでは、ハイパースペクトル画像データセットを下位パターンに分割して、コンピュータビジョンアプリケーションでSMMのパフォーマンスを示す。 測定モードは著しく異なるが、どちらの場合もSMMはk平均クラスタリングやGMMのような従来の手法で欠落していた信号を復元する。

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