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A neural architecture for blind source separation
Tapia, Ernesto ;  Rojas, Raúl ;  Universität <Berlin, Freie Universität> / Fachbereich Mathematik und Informatik

HaupttitelA neural architecture for blind source separation
AutorTapia, Ernesto
AutorRojas, Raúl
Institution/KörperschaftUniversität <Berlin, Freie Universität> / Fachbereich Mathematik und Informatik
Seitenzahl8 S.
Schriftenreihe Freie Universität Berlin, Fachbereich Mathematik und Informatik : Ser. B, Informatik ; [20]06,04
DDC003 Systeme
ZusammenfassungA neural architecture based on linear predictability is used to separate linear mixtures of signals. The architecture is divided in two parameterers groups, one modeling the linear mixture of signals and the other computing the linear predictions of the reconstructed signals. The network weights correspond to the mixing matrices and coefficients of the linear predictions, while the values computed by the network units correspond to the predicted and reconstructed signal values. A quadratic error is iteratively minimized to approximate the mixing matrix and to maximize the linear predictability. Experiments with toy and acoustic signals show the feasibility of the architecture.
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Fachbereich/EinrichtungFB Mathematik und Informatik
Arbeitsbereich/InstitutInstitut für Informatik
Erscheinungsjahr2006
Dokumententyp/-SammlungenKarten
SpracheEnglisch
Rechte Nutzungsbedingungen
Erstellt am13.10.2009 - 13:12:03
Letzte Änderung23.01.2014 - 16:21:32
 
Statische URLhttp://edocs.fu-berlin.de/docs/receive/FUDOCS_document_000000003868
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