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Postnonlinear overcomplete blind source separation using sparse sources

Theis, Fabian J. und Amari, S. (2004) Postnonlinear overcomplete blind source separation using sparse sources. In: Puntonet, Carlos G., (ed.) Independent component analysis and blind signal separation: fifth international conference, ICA 2004, Granada, Spain, September 22 - 24, 2004; proceedings. Lecture Notes in Computer Science, 3195. Springer, Berlin, S. 718-725. ISBN 3-540-23056-4, 978-3-540-23056-4.

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Zusammenfassung

We present an approach for blindly decomposing an observed random vector x into As where f is a diagonal function i.e. f=f_1 x ... x f_m with one-dimensional functions f_i and A an (m x n)-matrix. This postnonlinear model is allowed to be overcomplete, which means that less observations than sources (m$\lt$n) are given. In contrast to Independent Component Analysis (ICA) we do not assume the ...

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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
10.1007/978-3-540-30110-3_91DOI
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:29 Sep 2010 09:35
Dokumenten-ID:1606
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