The aim of blind source separation.

The aim of blind source separation.(BSS) is to separate.
a nuniber, k, of unknown sources from m measurement,
signals. The word 'blind' in the statement
refers to the lack of a priori information about the input
sources and the cliannels between the sources and
the measurement sensors. This blindness on one hand
iniplies that the problem can be difficulty, hut 011 the
other hand makes BSS a powerful tool; as it could be
applied in a wide range of applications where priori
ktiowledge is difficiilt or impossible to achieve; for example
where array calibration would be impractical.
Assuming that the input sources ,are statistically
independent, many BSS algorithms resort to the approach
of independent component analysis, e.g., the
JADE algorithm, [4], and the natnrd gradient algorithm,
[l]. By attempting to restore the mutual independence
property of t,he sources, signal separation
is achieved suhject to a possible scaling and permut,atioii
ambiguity. Besides the niutnal iiidepeildence assumption,
it isl moreover, a convention to assume that
-there exists at least as many sensors as sourcesl i.e.,
k 5 m. When this assumption is violated, the prohiem
isterrned underdetermined BSS in the !iteratore. I n [3],
assuming the soyrce distribution is sparse and the elements
of the mixing matrix are uniformly distributed,

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จุดมุ่งหมายของการแยกแหล่งที่มาตาบอด. (BSS) คือการแยก.
nuniber, k
ของแหล่งที่ไม่รู้จักจากการวัดเมตรสัญญาณ คำว่า 'คนตาบอด'
ในงบหมายถึงการขาดข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการป้อนข้อมูลแหล่งที่มาและ
cliannels
ระหว่างแหล่งที่มาและเซ็นเซอร์วัด ตาบอดนี้บนมือข้างหนึ่ง
iniplies ว่าปัญหาอาจจะยากลำบากกระท่อม 011
มืออื่น ๆ ทำให้ BSS เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ; ในขณะที่มันอาจจะนำมาใช้ในความหลากหลายของการใช้งานที่เบื้องต้นktiowledge เป็น difficiilt หรือเป็นไปไม่ได้ที่จะบรรลุ; ยกตัวอย่างเช่นที่สอบเทียบอาร์เรย์จะทำไม่ได้. สมมติว่าแหล่งที่มาของการป้อนข้อมูลที่มีนัยสำคัญทางสถิติอิสระหลาย BSS ขั้นตอนวิธีการรีสอร์ทเพื่อวิธีการของการวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระเช่นที่อัลกอริทึมหยก[4] และขั้นตอนวิธีการไล่ระดับสี natnrd, [L] . โดยพยายามที่จะเรียกคืนความเป็นอิสระซึ่งกันและกันทรัพย์สินของทีเขาแหล่งที่มาของสัญญาณแยกจะประสบความสำเร็จsuhject ไปปรับเป็นไปได้และ permut, atioii คลุมเครือ นอกจากสมมติฐาน niutnal iiidepeildence, มัน ISL ยิ่งไปกว่านั้นการประชุมจะสรุปว่า-there มีอยู่อย่างน้อยเซ็นเซอร์มากที่สุดเท่าที่ sourcesl เช่นk 5 เมตร สมมติฐานนี้เมื่อมีการละเมิดที่ prohiem isterrned underdetermined BSS ใน iteratore! ฉัน n [3], สมมติกระจาย soyrce เป็นเบาบางและองค์ประกอบของเมทริกซ์ผสมที่มีการกระจายอย่างสม่ำเสมอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป้าหมายของการแยกแหล่งที่มาของคนตาบอด ( RAP ) คือการแยก การ nuniber , K , ไม่ทราบแหล่งที่มาจาก M วัด
สัญญาณ คำว่า ' ' ตาบอด ' ในงบ
หมายถึงการขาดข้อมูลเกี่ยวกับแหล่งข้อมูล
Priori และ cliannels ระหว่างแหล่งที่มาและ
การวัดเซ็นเซอร์ นี้ตาบอดหนึ่ง iniplies มือ
ที่ปัญหาจะยาก , 011
ฮัทมืออื่น ๆที่ทำให้สถานีฐานเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ ; มันอาจจะเป็น
ใช้ในหลากหลายของการใช้งานที่ priori
ktiowledge เป็น difficiilt หรือเป็นไปไม่ได้ที่จะบรรลุ ตัวอย่างเช่น
ที่สอบเทียบเรย์จะไม่ได้ .
สมมติว่าใส่แหล่งที่มา มีสถิติ
อิสระหลายขั้นตอนวิธี bss รีสอร์ทเพื่อวิธีการ
ของการวิเคราะห์ ส่วนประกอบที่เป็นอิสระเช่น
ขั้นตอนวิธีหยก , [ 4 ]และ natnrd เดียนอัลกอริทึม
[ L ] โดยพยายามที่จะเรียกคืนความเป็นอิสระ
ร่วมกันคุณสมบัติของ t เขาแหล่ง
แยกสัญญาณได้ suhject ไปปรับที่เป็นไปได้และ permut atioii
, ความคลุมเครือ นอกจาก niutnal iiidepeildence สมมุติฐาน
มันแหละ นอกจากนี้ การประชุมถือว่า
- มีอยู่อย่างน้อยเป็นเซ็นเซอร์มาก sourcesl I ,
K 5 เมตร เมื่อสมมติฐานนี้มีสิทธิการ prohiem
isterrned underdetermined สถานีฐานใน ! iteratore . ฉัน n [ 3 ] ,
สมมติว่า soyrce กระจายเบาบางและองค์ประกอบของเมทริกซ์ผสม
กระจายเหมือนกัน