1. 概要

複数の成分信号が混合した信号から、成分ごとの信号を復 元するという問題は、あらゆる分野に出現する問題であり応用範囲が広い。本 研究の比率成分解析(FCA)は特に、成分信号が総和1の凸結合混合比率によって 確率的に混合する問題を取り扱う。またこの確率モデルからは興味深い確率密 度関数を導くことができ、それがリモートセンシング画像などのモデル化に有 効であることを示す。

2. 比率成分解析

複数の成分信号が混合した信号が観測されるたとき、観測信号からもとの成分 信号を復元するという問題は、非常に応用範囲が広い問題である。本研究は、 このような複数の信号が混合した信号を確率的にモデル化することによって、 その統計的特徴付けに新たな視点を提供することを目指す。もともとは画像信 号の ミクセル(mixel)解析 に端を発した問題であるが、本研究ではそのアイデアを幅広 い分野に適用していく考えである。

3. 参考文献（全リスト）

1. Asanobu KITAMOTO, "Fractional Component Analysis (FCA) for Mixed Signals", Proceedings of the 16th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'02), Vol. 3, pp. 383-386, IEEE, doi:10.1109/ICPR.2002.1047925, 2002年8月 (in English) [ 概要 ] [ Paper ]
2. Asanobu KITAMOTO, "FCA: The Fractional Component Analysis", 第４回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2001), pp. 297-302, 2001年8月 (in English) [ 概要 ] [ Paper ]