通过隐藏变量建模的非高斯性和非平稳性及其在ICA和盲源分离中的应用
摘要：建模非高斯和非平稳信号和图像一直是信号和图像处理方法中最重要的部分之一。在本文中，我们首先提出了几种新模型，这些模型都是基于使用隐藏变量来建模平稳但非高斯信号、高斯但非平稳信号或非高斯非平稳信号和图像的。然后，我们将看到如何在独立成分分析（ICA）或盲源分离（BSS）中使用这些模型。还讨论了与这些先验模型相关的贝叶斯估计框架的计算方面。
作者：Ali Mohammad-Djafari
论文ID：0705.2454
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2007-05-23