固有行列のジョイント近似対角化

固有行列の結合近似対角化（JADE）は、観測された混合信号を4次モーメントを利用して潜在的なソース信号に分離する独立成分分析アルゴリズムです。^{[ 1 ]} 4次モーメントは非ガウス性の尺度であり、ソース信号間の独立性を定義するためのプロキシとして使用されます。この尺度が使用される理由は、ガウス分布は過剰尖度がゼロであり、非ガウス性がICAの標準的な仮定であるため、JADEは観測された混合ベクトルの直交回転を求めて、高い過剰尖度を持つソースベクトルを推定します。

アルゴリズム

を観測データ行列とし、その列は - 変量混合ベクトルの観測値に対応するものとする。 は前白色化されている、つまり行の標本平均はゼロであり、標本共分散は次元単位行列である、つまり ${\displaystyle \mathbf {X} =(x_{ij})\in \mathbb {R} ^{m\times n}}$ ${\displaystyle n}$ ${\displaystyle m}$ ${\displaystyle \mathbf {X} }$ ${\displaystyle m\times m}$

${\displaystyle {\frac {1}{n}}\sum _{j=1}^{n}x_{ij}=0\quad {\text{and}}\quad {\frac {1}{n}}\mathbf {X} {\mathbf {X} }^{\prime }=\mathbf {I} _{m}}$。

JADEをentails に適用する ${\displaystyle \mathbf {X} }$

1. の4次キュムラントを計算し、 ${\displaystyle \mathbf {X} }$
2. コントラスト関数を最適化して回転行列を得る ${\displaystyle m\times m}$ ${\displaystyle O}$

次元行列の行によって与えられたソース成分を推定する。^{[ 2 ]} ${\displaystyle m\times n}$ ${\displaystyle \mathbf {Z} :=\mathbf {O} ^{-1}\mathbf {X} }$

参考文献

1. Cardoso, Jean-François; Souloumiac, Antoine (1993). 「非ガウス信号に対するブラインドビームフォーミング」IEE Proceedings F - Radar and Signal Processing . 140 (6): 362– 370. CiteSeerX  10.1.1.8.5684 . doi : 10.1049/ip-f-2.1993.0054 .
2. Cardoso, Jean-François (1999年1月). 「独立成分分析のための高次コントラスト」. Neural Computation . 11 (1): 157– 192. CiteSeerX 10.1.1.308.8611 . doi : 10.1162/089976699300016863 . 

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