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Sparse Component Analysis and Blind Source Separation of Underdetermined Mixtures

Georgiev, P. und Theis, Fabian J. und Cichocki, A. (2005) Sparse Component Analysis and Blind Source Separation of Underdetermined Mixtures. IEEE Transactions on Neural Networks 16 (4), S. 992-996.

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Zusammenfassung

We solve the problem of identifying matrices S and A knowing only their multiplication X = AS, under some conditions, expressed either in terms of A and sparsity of S (identifiability conditions), or in terms of X (Sparse Component Analysis conditions). We present algorithms for such identification and illustrate them by examples.


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Dokumentenart:Artikel
Datum:2005
Zusätzliche Informationen (Öffentlich):Lang als Autor nicht genannt /Okt.. 2010 kel
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
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:01 Okt 2010 09:23
Dokumenten-ID:1611
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