Robust approach for blind separation of noisy mixtures of independent and dependent sources - Оурдоу, А.; Газдалі, А.; Лагріб, А.; Метран, А.; Ourdou, A.; Ghazdali, A.; Laghrib, A.; Metrane, A. (Видавництво Львівської політехніки, 2021)
У цій роботі представлено новий метод сліпого розділення джерел (СРД), який обробляє суміші шумів незалежних/залежних джерел. Це досягається мінімізацією критерію, що поєднує розділюючу частину (на основі розбіжності Кульбака–Лейблера для залежних або незалежних джерел) з частиною регуляризації, яка використовує двосторонню повну варіацію (ДПВ) з метою зниження шуму в спостереженнях. Запропонований алгоритм використовує алгоритм primal-dual для видалення шуму, тоді як метод градієнтного спуску реалізується для пошуку джерел сигналу. Представлений алгоритм довів свою ефективність та результативність, і навіть більше того, перевершив існуючі стандартні алгоритми СРД.

In this paper, a new Blind Source Separation (BSS) method that handles mixtures of noisy independent/dependent sources is introduced. We achieve that by minimizing a criterion that fuses a separating part, based on Kullback–Leibler divergence for either dependent or independent sources, with a regularization part that employs the bilateral total variation (BTV) for the purpose of denoising the observations. The proposed algorithm utilizes a primal-dual algorithm to remove the noise, while a gradient descent method is implemented to retrieve the signal sources. Our algorithm has shown its effectiveness and efficiency and also surpassed the standard existing BSS algorithms.
Надійний підхід до сліпого розділення сумішей шумів незалежних і залежних джерел
Keywords: сліпе розділення джерел; суміші шумів; залежні джерела; двостороння загальна варіація; розбіжність Кульбака–Лейблера; blind source separation; noisy mixtures; dependent sources; bilateral total variation; Kullback–Leibler divergence