Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)
- Volume 14 Issue 3
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- Pages.336-341
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- 2004
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- 1976-9172(pISSN)
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- 2288-2324(eISSN)
Independent Component Analysis for Clustering Components by Using Fixed-Point Algorithm of Secant Method and Kurtosis
할선법의 고정점 알고리즘과 첨도에 의한 군집성의 독립성분분석
- Cho, Yong-Hyun (School of Computer and Information Comm. Eng., Catholic Univ. of Daegu)
- 조용현 (대구가톨릭대학교 공과대학 컴퓨터정보통신공학부)
- Received : 2004.01.07
- Accepted : 2004.05.20
- Published : 2004.06.25
Abstract
This paper proposes an independent component analysis(ICA) of the fixed-point (FP) algorithm based on secant method and the kurtosis. The FP algorithm based on secant method is applied to improve the analysis speed and performance by simplifying the calculation process of the complex derivative in Newton method, the kurtosis is applied to cluster the components. The proposed ICA has been applied to the problems for separating the 6-mixed signals of 500 samples and 8-mixed images of
본 논문에서는 할선법의 고정점 알고리즘과 첨도를 조합한 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 할선법의 고정점 알고리즘은 기존 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 함으로써 성분의 빠른 분석과 좀더 우수한 분석성능을 얻기 위함이고, 첨도는 유사한 속성을 가지는 성분의 군집화된 분석순서를 얻기 위함이다. 제안된 독립성분분석을 500개 샘플을 가지는 6개의 혼합신호와
Keywords