Vi föreslår en utvidgning av blandningen av faktor (eller oberoende komponent) analysatorer modell att inkludera starkt super-gaussian blandning källa densiteter. Detta möjliggör större ekonomi i representation av densiteter med (flera) toppade lägen eller tunga svansar än att använda flera Gaussians för att representera dessa funktioner. Vi härleder en EM-algoritm för att hitta den maximala sannolikheten uppskattning av modellen, och visar att den konvergerar globalt till en lokal optimal av den faktiska icke-gaussiska blandning modell utan att behöva några approximationer. Detta utökar avsevärt klassen av källa densiteter som kan användas i exakt uppskattning, och visar att i en mening super-gaussiska densiteter är lika naturliga som Gaussiska densiteter. Vi härleder också en adaptiv Generalized Gaussian algoritm som lär sig formparametrarna för Generalized Gaussian blandning komponenter. Experiment verifierar algoritmens giltighet.
Histogrammet genererades med hjälp av super-Gaussian blandning modell i REF.
Super-Gaussian Mixture Source Model for ICA
{'venue': 'ICA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}