Bayesian ICA algorithm

资 源 简 介

This a Bayesian ICA algorithm for the linear instantaneous mixing model with additive Gaussian noise [1]. The inference problem is solved by ML-II， i.e. the sources are found by integration over the source posterior and the noise covariance and mixing mat

详 情 说 明

这是一个用于线性瞬时混合模型的贝叶斯ICA算法，其中包含加性高斯噪声[1]。通过ML-II求解推理问题，即通过对源后验、噪声协方差和混合矩阵的积分来找到源，通过最大化边际似然来找到噪声协方差和混合矩阵[1]。可以通过变分均场理论与线性响应修正或自适应TAP均场理论[2,3]来估计足够统计量。可以通过信念传播方法[4]或顺序迭代来求解均场方程。计算复杂度为N M^3，其中N是时间样本数，M是源的数目。

此外，对于该算法，还可以进行以下改进：

1. 引入非高斯噪声模型进行更准确的源分离。

2. 通过优化算法来降低计算复杂度。

3. 考虑使用并行计算来加速算法运行。

4. 探索其他可能的统计模型以适应不同的混合信号场景。