Comparisons of prewhitening algorithms of noisy signals

• Autorzy: Cichocki A. , Osowski S. , Siwek K.

Warianty tytułu

PL

Porównanie algorytmów wybielania sygnałów zawierających szum

• Konferencja: Międzynarodowe Warsztaty "Computational Problems of Electrical Engineering"
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents and compares the performance of different prewhitening algorithms of the signals in the presence of white noise. The algorithms have been applied to the decorrelation of the statistically dependent and independent signals mixed together. The presented technigue may find application in the solutions of the blind source separation problems.

PL

Artykuł przedstawia i porównuje działanie różnych algorytmów wybielania sygnałów w obecności białego szumu. Badane algorytmy zastosowano do dekorelacji zależnych i niezależnych sygnałów zmieszanych w nieznany sposób. Proponowane rozwiązanie znajduje zastosowanie jako wstępny etap ślepej separacji sygnałów.

Słowa kluczowe

EN

signal; prewhitening; blind source separation; orthogonalization

PL

wybielanie sygnałów; ślepa separacja sygnałów; sygnał; ortogonalizacja

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2005
• Tom: R. 81, nr 2
• Strony: 22--25
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys.

Twórcy

autor

Cichocki A.

• Brain Science Institute, RIKEN, Japan oraz Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informacyjno-Pomiarowych (IETiSiP), Politechnika Warszawska

autor

Osowski S.

• IETiSIP, Politechnika Warszawska oraz Wojskowa Akademia Techniczna

autor

Siwek K.

• IETiSIP, Politechnika Warszawska

Bibliografia

• [1] A. Cichocki, S. I. Amari, Adaptive blind signal and image processing, Wiley, 2000
• [2] S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa, 1996
• [3] S. Haykin, Neural networks, a comprehensive foundation, Macmillan, 1994, N. Y.
• [4] K. Diamantras, S. Y. Kung, Principal component neural networks, Wiley, 1996
• [5] S. Chen, C.F. Cowan, P.M. Grant, Orthogonal least squares learning algorithm for RBF networks, IEEE Trans. Neural Networks, 1991, vol. 2, pp. 302-309
• [6] T. Minka, Automatic choice of dimensionality for PCA, NIPS13, 2000, pp. 234-240