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Mixture of Generalized Gamma Density-Based Score Function for Fastica

机译：Fastica基于广义伽马密度的分数函数的混合

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摘要

We propose an entirely novel family of score functions for blind signal separation (BSS), based on the family of mixture generalized gamma density which includes generalized gamma, Weilbull, gamma, and Laplace and Gaussian probability density functions. To blindly extract the independent source signals, we resort to the FastICA approach, whilst to adaptively estimate the parameters of such score functions, we use Nelder-Mead for optimizing the maximum likelihood (ML) objective function without relaying on any derivative information. Our experimental results with source employing a wide range of statistics distribution show that Nelder-Mead technique produce a good estimation for the parameters of score functions.
机译：基于混合广义伽玛密度族，其中包括广义伽玛，Weilbull，伽玛以及拉普拉斯和高斯概率密度函数，我们提出了一种用于盲信号分离（BSS）的全新分数函数系列。为了盲目地提取独立的源信号，我们诉诸FastICA方法，而为了自适应地估计此类得分函数的参数，我们使用Nelder-Mead来优化最大似然（ML）目标函数，而不依赖任何派生信息。我们的实验结果采用了广泛的统计分布，表明Nelder-Mead技术可以很好地估计得分函数的参数。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2011年第2期|p.1-14|共14页
  • 作者

    M. EL-Sayed Waheed; Osama Abdo Mohamed; M. E. Abd El-aziz;

  • 作者单位

    Department of Mathematics, Faculty of Science, Zagazig UniversityJZagazig 44519, Egypt;

    Department of Mathematics, Faculty of Science, Zagazig UniversityJZagazig 44519, Egypt;

    Department of Mathematics, Faculty of Science, Zagazig UniversityJZagazig 44519, Egypt;

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