ICA sinyallerde kaçınılmaz gecikmeleri nasıl ele alıyor?


12

Şu anda kendimi ICA'yı iyi kaynaklardan okuyorum ve kendime öğretiyorum. (Ayrıca geçmiş bağlam için bu gönderiye bakın ). Ben temel jist var, ama hakkında net olmayan bir şey var.

Birden fazla uzamsal sensöre birden fazla sinyalin çarptığı bir senaryoda (tabii ki, sensör sayısı> = sinyal sayısı ile), herhangi bir sensör için, ona gelen tüm sinyallerin farklı gecikmelere / fazlara sahip olması kaçınılmazdır. farklı bir sensöre gelenlerle karşılaştırıldığında, bunlarla ilişkili ofsetler.

Şimdi, bildiğim kadarıyla, ICA için sinyal modeli, herhangi bir sensöre gelen toplam enerjinin, diğer tüm ilgili sinyallerin basit bir doğrusal kombinasyonundan başka bir şey olarak modellenmediği basit bir karıştırma matrisidir. Her sensör, kendisiyle ilişkili farklı bir dizi doğrusal kombinasyon katsayısına sahiptir. Çok uzak çok iyi.

Ne anlamak kalmamasıdır kaçınılmaz orada olan aslında giderek olmak bazı gecikme / faz-offset birbirinden farklı bireysel sensörler gelen ayrı sinyaller arasında. Diğer bir deyişle, , 0 s'de bazı zamanlarda s e n s o r 1'e ulaşabilirken, aynı s 1 ( n ) , s e n s o r 2'de zayıflatılmış, ancak aynı zamandas1(n)sensor1s1(n)sensor2bazı gecikmelerde veya faz farklarında. Gördüğüm gibi bu fiziksel olarak kaçınılmaz.

... Bunun karıştırma matrisinde modellenmemiş olması nasıl olabilir? Gecikmeler büyük bir fark yaratacak gibi görünüyor. Artık basit doğrusal kombinasyonlardan bahsetmiyoruz. ICA bunu nasıl ele alıyor? Burada bir şey mi kaçırdım?

Ben de bir ek olarak eklemeliyim, eğer gerçekten ICA gecikmeleri işleyemezse, o zaman hangi uygulamalarda kullanışlılık buluyor? Açıkça mekansal olan sensörler dışarıda!

Teşekkürler


1
Bence ICA gecikme olmayan şeyler içindir. Neden her zaman bir odada konuşan birçok insanın bir örneğini kullandıklarını bilmiyorum, çünkü bu uygulama aslında ICA ile çalışmaz. DUET gibi bir şey bu uygulama için daha uygun. dsp.stackexchange.com/questions/812/...
Endolit

@ endolith Teşekkürler Endolith, bir önceki haber bültenimizi buraya ekledim. Bu yazı ilgimi çekti ve kitabımın daha fazla okunması bunu daha net hale getirmedi. : - / DUET'e bakacağım.
Spacey

1
@endolith Başka bir şey - bu tür ICA'nın pratik uygulamalarda tam olarak nerede kullanılabileceği sorusunu akla getiriyor. Bana göre , gecikme nedeni ile herhangi bir uzamsal uygulama (birden fazla sensörünüzün olduğu) için tamamen işe yaramaz . Eğer durum buysa, o zaman ICA verimli olmayı nerede bulur?
Spacey

1
@Mohammad "ZAMAN-GECİKME DEKORRELASYON VE ICA BİRLEŞTİRİLMESİ: KOKTEYL PARTİ SORUNUNUN ÇÖZÜLMESİNE DOĞRU" makalesine bakmak yardımcı olabilir. Sanırım hoparlör ayrımı yapmaya çalışıyorsunuz. Bu sorun literatürde çok kanallı kör dekonvolüsyon olarak bulunabilir. Ayrıca yukarıda açıkladığınız sorunla da ilgileniyorum, isterseniz profilimdeki e-postada bana ulaşabilirsiniz.
TwoSan

@TwoSan Teşekkürler, sizi arayacağım ve size e-posta gönderdim.
Spacey

Yanıtlar:


3

ICA'nın en başarılı kullanımlarından biri elektrofizyoloji (yani beyin aktivitesi), esas olarak EEG (Elektroensefalografi) ve MEG (Magnetoensefalografi) çalışmalarında olmuştur. Referans kanallarına gerek kalmadan artefaktları (kas hareketlerinden kaynaklanan elektrik impulsları (göz yanıp sönmeleri vb.)) Çıkarmak için kullanılırlar. Bu uygulamada, sensörler arasındaki uzamsal ayrımlar, dalgaların yayılma hızına kıyasla çok küçüktür ve bu nedenle ICA'nın varsayımları etkili bir şekilde tutulur.

Beyindeki kan akışına dayanan fMRI için zamansal gecikme sorunu daha önemlidir. Duyarlı ICA makalesinde ele alınan bir yaklaşım . Calhoun ve arkadaşları (2003) tarafından zamansal frekans alanındaki fMRI verilerinin gruptan bağımsız bileşen analizi, her bir vokselde zaman gecikmesi tahminleri yaparak ve daha sonra bunu değiştirilmiş bir ICA'da ön bilgi olarak kullanarak bu sorunu çözmeye çalıştı. Belki böyle bir şey alan adınıza uygulanabilir?


Tdc'niz için teşekkürler, bu ilginç ve mantıklı - bir EEG için (uzamsal bir uygulama) ölçülen dalga formları, ışık hızında (veya ona yakın) seyahat eden elektrik alan kuvvetleridir. dalga formlarının hızına göre çok küçük (baş boyunca).
Spacey

1
1λ12λλ

1
Tipik bir gün için ses hızını 332 m / s ve 111 Hz'lik bir örnek frekans olarak alırsanız, bu ~ 3m dalga boyuna eşittir. Biri kaynaktan 3 m, diğeri 4,5 m uzakta olan iki sensörünüz varsa, iki sinyal tamamen faz dışı olacaktır. Bu senaryoda ICA'nın korkunç bir şekilde başarısız olmasını bekliyorum. Ancak, iki sensör, örneğin kaynaktan 3m ve 3.01m ise, muhtemelen işe yarayacaktır. Sadece sensörlerin ayrılmasını belirtmek yeterli değildir - (tipik) kaynakların sensörlerden ne kadar uzakta olacağını bilmeniz gerekir, böylece göreceli geçici gecikmeyi çözebilirsiniz
tdc
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.