Den blinda källan separation problem är att extrahera den underliggande källan signaler från en uppsättning linjära blandningar, där blandningsmatrisen är okänd. Denna situation är vanlig inom akustik, radio, medicinsk signal och bildbehandling, hyperspektral avbildning och andra områden. Vi föreslår en tvåstegs separationsprocess: ett förhandsurval av ett eventuellt överkomplett signallexikon (till exempel en waveletram eller ett lärt lexikon) där källorna antas vara glest representativa, följt av en blandning av källorna genom att utnyttja deras glesa representativitet. Vi betraktar det allmänna fallet med fler källor än blandningar, men också härleda en mer effektiv algoritm i fallet med en icke-överfullständig ordbok och ett lika stort antal källor och blandningar. Experiment med artificiella signaler och musikaliska ljud visar betydligt bättre separation än andra kända tekniker.
I REF formuleras problemet med separation med blind källkod i termer av en gles källa som ligger till grund för varje oblandad signal.
Blind Source Separation by Sparse Decomposition in a Signal Dictionary
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}