bibtype V - Research Report
ARLID 0079378
utime 20240103183925.6
mtime 20070227235959.9
title (primary) (eng) Asymptotic Analysis of Bias of FastICA-based Algorithms in Presence of Additive Noise
publisher
place Praha
name ÚTIA AV ČR
pub_time 2007
specification
page_count 12 s.
edition
name Research Report
volume_id 2181
title (cze) Asymptotická analýza odchylky variant algoritmu FastICA v přítomnosti aditivního šumu
keyword Independent Component Analysis
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0108100
name1 Koldovský
name2 Zbyněk
institution UTIA-B
full_dept Department of Stochastic Informatics
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0101212
name1 Tichavský
name2 Petr
institution UTIA-B
full_dept Department of Stochastic Informatics
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
COSATI 09J
cas_special
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
project
project_id GP102/07/P384
agency GA ČR
ARLID cav_un_auth*0227962
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) The idea that common blind techniques based on Independent Component Analysis (ICA) behave in noisy environment like a biased MMSE separator (sometimes called Maximum Ratio Combiner (MRC)) was introduced in our recent work [3]. In this paper, we put this in more precise terms by doing an analysis of the bias of approaches that are based on known ICA algorithm FastICA. We show that the one-unit approach is the best MMSE estimator in terms of the bias.
abstract (cze) Myšlenka, že se většina metod pro slepou separaci signálu používajících analýzu nezávislých komponent chová jako vychýlený MMSE estimátor byla použita v naší nedávné práci [3]. Zde tuto myšlenku konkrétizujeme tím, že analyzujeme odchylku algoritmů, které jsou odvozené ze známého algoritmu FastICA. Je prokázáno, že varianta one-unit je z hlediska vychýlení nejlepší MMSE estimátor.
reportyear 2007
RIV BD
permalink http://hdl.handle.net/11104/0144147
arlyear 2007
mrcbU10 2007
mrcbU10 Praha ÚTIA AV ČR