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2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

Nonorthogonal Independent Vector Analysis Using Multivariate Gaussian Model

verfasst von : Matthew Anderson, Xi-Lin Li, Tülay Adalı

Erschienen in: Latent Variable Analysis and Signal Separation

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We consider the problem of joint blind source separation of multiple datasets and introduce an effective solution to the problem. We pose the problem in an independent vector analysis (IVA) framework utilizing the multivariate Gaussian source vector distribution. We provide a new general IVA implementation using a decoupled nonorthogonal optimization algorithm and establish the connection between the new approach and another approach using second-order statistics, multiset canonical correlation analysis. Experimental results are given to demonstrate the success of the new algorithm in achieving reliable source separation for both Gaussian and non-Gaussian sources.

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Metadaten
Titel
Nonorthogonal Independent Vector Analysis Using Multivariate Gaussian Model
verfasst von
Matthew Anderson
Xi-Lin Li
Tülay Adalı
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-15995-4_44