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Blind source separation and sparse component analysis of overcomplete mixtures

Georgiev, P. und Theis, Fabian J. und Cichocki, A. (2004) Blind source separation and sparse component analysis of overcomplete mixtures. In: Proceedings / 2004 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP, May 17 - 21, 2004, Montreal, Quebec, Canada. IEEE Operations Center, Piscataway, NJ, S. 493-496. ISBN 0-7803-8484-9.

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Zusammenfassung

We formulate conditions (k-SCA-conditions) under which we can represent a given (m x N)-matrix X (data set) uniquely (up to scaling and permutation) as a multiplication of (m x n) and (n x N) matrices A and S (often called mixing matrix or dictionary and source matrix, respectively), such that S is sparse of level n-m+k in sense that each column of S has at least n-m+k zero elements. We call this ...

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Dokumentenart:Buchkapitel
Datum:2004
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang > Arbeitsgruppe Dr. Fabian Theis
Projekte:Graduiertenkolleg Nichtlinearität und Nichtgleichgewicht
Identifikationsnummer:
WertTyp
10.1109/ICASSP.2004.1327155DOI
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Ja
Eingebracht am:20 Mrz 2007
Zuletzt geändert:12 Okt 2010 07:19
Dokumenten-ID:1593
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