আইসিএ প্রয়োগ করা যাবে, যখন মিশ্রণ সংকেতের সংখ্যা উত্স সংকেতের সংখ্যার চেয়ে কম?

আমি নিম্নলিখিত কাগজটি উল্লেখ করছি: ভিডিও চিত্র এবং অন্ধ উত্স পৃথকীকরণ ব্যবহার করে অ-যোগাযোগ, স্বয়ংক্রিয় কার্ডিয়াক ডাল পরিমাপ

উপরের নিবন্ধে, লেখকরা আরজিবি উপাদানগুলি থেকে কার্ডিয়াক ডাল সংকেত বের করতে সক্ষম হন। আমি নিম্নলিখিত হিসাবে প্রক্রিয়া কল্পনা করার চেষ্টা করি।

R' = R + cardiac pulse
G' = G + cardiac pulse
B' = B + cardiac pulse

আর ', জি' এবং বি 'ক্যামেরা দ্বারা বর্ণিত রঙ উপাদান। আর, জি, বি হ'ল কোনও ব্যক্তির রঙিন উপাদান যা ধরে নিচ্ছে যে তার কোনও কার্ডিয়াক পালস নেই।

দেখে মনে হচ্ছে আমাদের 4 টি উত্স থাকবে (আর, জি, বি, কার্ডিয়াক পালস)। আমরা এখন আইসিএ ব্যবহার করে 3 টি মিশ্রণ সংকেত (আর ', জি', বি ') থেকে 4 টি উত্স (কার্ডিয়াক পালস) এর 1 পাওয়ার চেষ্টা করছি।

এটা বোঝা যায় না? আমি কি কিছু কৌশল মিস করছি? বা, আমি প্রক্রিয়াটি সম্পর্কে একটি ভুল ধারণা তৈরি করছি?

ica source-separation

— চেওক ইয়ান চেং
সূত্র

উত্তর:

আপনি প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (পিসিএ) বা আইসিএ অনুসরণ করে পিসিএ যা ইনডিপেন্ডেন্ট সাবস্পেস অ্যানালাইসিস নামে পরিচিত এর একটি বর্ধনের বিষয়টিও বিবেচনা করতে চাইতে পারেন। এই কৌশলগুলি একক পর্যবেক্ষণ সংকেত থেকে পিচ স্টেশনারি সংকেতগুলি বের করার জন্য খুব ভাল কাজ করে। আমি একটি অডিও বিশেষজ্ঞ তবে অতীতে সহকর্মীদের সাথে বায়োমেডিকাল সিগন্যাল নিয়ে আলোচনা করেছি এবং একক পর্যবেক্ষণের স্মৃতিচারণ কার্ডিয়াক ডালগুলি বেশ ভাল বৈশিষ্ট্যযুক্ত এবং সুতরাং আইএসএ ব্যবহার করে উত্তোলনের উপযুক্ত উত্স হবে। আমি পুরো মিউজিকাল পলিফোনিজ থেকে ড্রামকে আলাদা করার জন্য এটি দুর্দান্ত উপকারে ব্যবহার করেছি।

— ড্যান ব্যারি
সূত্র

আকর্ষণীয় মনে হচ্ছে। আইএসএর জন্য আপনার কি কোনও রেফারেন্স আছে? কখনো শুনি নি. আপনি যদি এমন কোনও জায়গার সম্পর্কে জানেন যেখানে বিচ্ছেদ পারফর্মেন্স শুনতে পারা যায় তবে এটি সহায়ক হবে।

— নায়ারেন

ভাল তথ্য। এই প্রথম আমি আইএসএ সম্পর্কে শুনেছি। এটি খতিয়ে দেখবে।

— চেওক ইয়ান চেং

@ ড্যান ব্যারি, এবং আপনার কাছে একটি আকর্ষণীয় অডিও সম্পর্কিত সফ্টওয়্যার রয়েছে। এটির চেষ্টা করার জন্য এটির মুক্তির অপেক্ষায়: ডি

— চেওক ইয়ান চেং

আমি সচেতন আইএসএর জন্য প্রথম রেফারেন্সটি হলেন মাইকেল ক্যাসি> মার্ল / পেপারস / ডকস / টিআর 2001-31.pdf থেকে । তারপরে, ডেরি ফিটজগারেল সমস্যা> eleceng.dit.ie/papers/25.pdf নিয়ে কাজ শুরু করে । আর এক সুপরিচিত গবেষক প্যারিস স্মারাগদিসের

— ড্যান ব্যারি

@ ড্যান ব্যারি, তথ্যের জন্য ধন্যবাদ তাদের মাধ্যমে যেতে হবে। প্যারিস স্মারাগডিসের সাইট থেকে এমপি 3 ফাইলগুলি আর উপলব্ধ নেই।

— চেওক ইয়ান চেং

আপনি প্রক্রিয়াটি সম্পর্কে একটি ভুল ধারণা তৈরি করছেন। ইন ইনভ্যালিড কেয়ার অ্যালাওয়েন্স , মিশ্রণ এর সংখ্যা হতে হবে কমপক্ষে উপাদান সংখ্যা হিসাবে অনেক হিসাবে। আপনি যে কাগজটি উদ্ধৃত করেছেন বাস্তবে এটি স্বীকার করুন:

লাল, সবুজ এবং নীল রঙের সেন্সরগুলি থেকে প্রাপ্ত এই পর্যবেক্ষণগুলি যথাক্রমে , এবং হয়, যা রেকর্ড করা সংকেতের (মুখের অঞ্চলের সমস্ত পিক্সেলের গড়) পরিমাণ হয় পয়েন্ট । প্রচলিত Ica এ আদায়যোগ্য উৎস সংখ্যা পর্যবেক্ষণ সংখ্যা অতিক্রম করতে পারে না, এইভাবে আমরা তিনটি অন্তর্নিহিত সোর্স সংকেত, দ্বারা প্রতিনিধিত্ব অধিকৃত , এবং । $x_1(t)$ $x_2(t)$ $x_3(t)$ $t$ $s_1(t)$ $s_2(t)$ $s_3(t)$

রূপান্তর কেবলমাত্র ডেটাটির কেন্দ্রিক এবং বর্ধমান, যা আমি এই সাইটের অন্য উত্তরে ব্যাখ্যা করছি । $x_i^'=(x_i-\mu_i)/\sigma_i$

কাগজে বিবেচিত মামলাগুলি নিরব আইসিএ মডেল এবং গোলমাল আইসিএ। অন্য কথায়, বিশ্রামে বিবেচিত হার্ট রেট পরিমাপগুলি (আপনার পরামর্শ অনুসারে একটি পালসলেস মডেল নয়) আইসিএ মডেল:

x (t) = A s (t)

$\mathbf{x}(t)=\mathbf{As}(t)$

যেখানে the হল পর্যবেক্ষক ভেক্টর, the অন্তর্নিহিত উপাদান ভেক্টর এবং the হ'ল মিক্সিং ম্যাট্রিক্স। $\mathbf{x}$ $\mathbf{s}$ $\mathbf{A}$

অন্যদিকে, যখন হার্টের হারের পরিমাপ চলমান হিসাবে বিবেচনা করা যায়

x (t) = A s (t) + n (t)

$\mathbf{x}(t)=\mathbf{As}(t)+\mathbf{n}(t)$

যেখানে একটি শব্দ ভেক্টর (এই ক্ষেত্রে গতিগুলি)। $\mathbf{n}(t)$

— Lorem Ipsum
সূত্র

সেন্সরগুলির চেয়ে বেশি উত্স থাকলে সমস্যাটিকে ওভার-কমপ্লিট আইসিএ বা আন্ডার-নির্ধারিত আইসিএ হিসাবে উল্লেখ করা হয়। আপনি এটি গুগল করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ একটি সেন্সর এবং দুটি উত্সের ক্ষেত্রে আপনার ক্ষেত্রে আরও ট্র্যাকটেবল এবং যদি আপনার মডেলটি সত্যিই সঠিক হয় তবে আপনি ইতিমধ্যে মিক্সিং ম্যাট্রিক্সটি জানেন। এটি আরও সন্ধান করা মূল্যবান হতে পারে। চিয়ার্স

— niaren
সূত্র