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講演抄録/キーワード
講演名 2014-03-07 11:10
近似メッセージ伝播法によるスパースかつなめらかな信号のブラインド分離
横山成基田中利幸京大IBISML2013-76
抄録 (和) 複数の信号が混合した信号に雑音が加わった観測信号から,元の信号を復元する問題を考える.この問題は行列再構成の問題として記述できる.ベイズ推定の枠組では,行列のスパース性などの構造的性質を活かすことができるが,その正確な実行には計算量的な困難を伴う.近似メッセージ伝播法を用いた行列再構成の手法は,近似により困難を回避する手法の一つである.本論文では,元の信号がスパースかつなめらかな場合の信号分離を考える.従来の近似メッセージ伝播法を用いた行列再構成の手法は,元の信号が時間的相関を持たないという仮定のもとで導出されているため,信号のなめらかさを直接考慮することができない.そこで本論文では,信号の時間的相関を考慮した近似メッセージ伝播法を導出する.また,提案手法を元の信号が時間的相関を持つ場合の信号分離の問題に適用する. 
(英) We consider the problem to recover source signals from noisy mixed ones. This can be described as a matrix reconstruction problem. Bayesian approach enables us to utilize structural properties of a matrix such as the sparsity, but often involves computational difficulties. An approximate message passing (AMP) algorithm for matrix reconstruction avoids such difficulties by introducing some approximations. In this paper, we consider the case where the original signals are sparse and smooth. The AMP algorithm for matrix reconstruction was derived on the assumption that the values of original signals at one time instance are generated independently of those at other time instances, so one cannot consider the smoothness of original signals. We derive an AMP algorithm considering correlations of original signals at one time instance and those at adjacent time instances, and apply the proposed algorithm to signal separation problems in the case where original signals at one time instance and those at adjacent time instances are correlative.
キーワード (和) ブラインド分離 / 近似メッセージ伝播法 / 全変動 / 辞書学習 / / / /  
(英) blind source separation / approximate message passing algorithm / total variation / dictionary learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 476, IBISML2013-76, pp. 71-78, 2014年3月.
資料番号 IBISML2013-76 
発行日 2014-02-27 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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PDFダウンロード IBISML2013-76

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2014-03-06 - 2014-03-07 
開催地(和) 奈良女子大学 
開催地(英) Nara Women's University 
テーマ(和) 統計数理・機械学習・データマイニング・一般 
テーマ(英) Statistical mathmatics, machine learning, data mining, and other topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2014-03-IBISML 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) 近似メッセージ伝播法によるスパースかつなめらかな信号のブラインド分離 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Blind Separation of Sparse and Smooth Signals via Approximate Message Passing Algorithm 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ブラインド分離 / blind source separation  
キーワード(2)(和/英) 近似メッセージ伝播法 / approximate message passing algorithm  
キーワード(3)(和/英) 全変動 / total variation  
キーワード(4)(和/英) 辞書学習 / dictionary learning  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 横山 成基 / Shigeki Yokoyama / ヨコヤマ シゲキ
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 利幸 / Toshiyuki Tanaka / タナカ トシユキ
第2著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
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講演者
発表日時 2014-03-07 11:10:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2013-76 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.476 
ページ範囲 pp.71-78 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2014-02-27 


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