Analysis and online realization of the CCA approach for blind source separation

Wei Liu, Danilo P. Mandic, Andrzej Cichocki

Результат исследований: Вклад в журналСтатьярецензирование

40 Цитирования (Scopus)

Аннотация

A critical analysis of the canonical correlation analysis (CCA) approach in blind source separation (BSS) is provided. It is proved that by maximizing the autocorrelation functions of the recovered signals we can separate the source signals successfully. It is further shown that the CCA approach represents the same class of generalized eigenvalue decomposition (GEVD) problems as the matrix pencil method. Finally, online realizations of the CCA approach are discussed with a linear-predictor-based algorithm studied as an example.

Язык оригиналаАнглийский
Страницы (с-по)1505-1510
Число страниц6
ЖурналIEEE Transactions on Neural Networks
Том18
Номер выпуска5
DOI
СостояниеОпубликовано - сент. 2007
Опубликовано для внешнего пользованияДа

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Analysis and online realization of the CCA approach for blind source separation». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать