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基于广义Hough变换的稳健稀疏分量分析

摘要

提出了一种称为Hough SCA的矩阵恢复算法在里面,其中是一个多变量观测信号,可能比未知源的维数低。假设它们是稀疏的,即在每个时刻非零元素少于的维度该算法通过在Hough累加器张量中收集可能的超平面参数,在混合空间中对超平面簇进行全局搜索。这使得算法不受相应代价函数所呈现的许多局部极小值的影响。与以前的方法相比,Hough SCA在样本数上是线性的,与源维度无关,并且对噪声和异常值具有鲁棒性。实验证明了该算法的灵活性。

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Theis,F.J.,Georgiev,P.&Cichocki,A.基于广义Hough变换的稳健稀疏成分分析。EURASIP J.高级信号处理。 2007, 052105 (2006). https://doi.org/10.1155/2007/52105

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