重要性抽样下的概率单纯形成分分析
摘要：线性分解问题中的简单固有噪声高斯附加隐藏随机变量的问题被称为概率性简单组件分析(PRISM)。以往解决这一复杂问题的方法主要基于几何方法或计算密集型的变分方法。相比之下，本文提出了一种传统的期望最大化(EM)算法，并且嵌入了重要性采样。为此，我们选择了一个简单的提议分布作为目标后验的简单替代分布，并且保证在简单形式的分布内。该分布基于高信噪比下的高斯线性最小均方误差(LMMSE)逼近，可以准确估计。在不同情境下的数值实验表明，这种自适应的替代方法优于现有方法。
作者：Nerya Granot, Tzvi Diskin, Nicolas Dobigeon and Ami Wiesel
论文ID：2302.11230
分类：Signal Processing
分类简称：eess.SP
提交时间：2023-07-26