非負値行列因子分解を利用した雑音除去

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-06-17
• タイトル: 非負値行列因子分解を利用した雑音除去
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Noise Reduction using Nonnegative Matrix Factorization
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: SIS チュートリアル講演
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 愛知大学経営学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Business Administration, Aichi University
• 著者名: 毛利, 元昭
• 著者名(英): Motoaki, Mouri
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 非負値行列因子分解（NMF: Nonnegative Matrix Factorization）は，非負の値のみからなる行列（非負値行列）を，別の複数の非負行列の積の形に分解する手法の総称である．NMF を多変量解析の手法と見なせば，与えられた非負値のデータから，その元となる成分およびそれらがデータに与えている影響の大きを推定する，ブラインド信号源分離の一種と言える．これまでに NMF が適用された主な対象は，音声，画像，動画像，生体信号，文章など様々あり，筆者は自然界の電磁界エネルギーの解析，主に雑音の除去に利用してきた．本稿では，NMF の基本部分について説明するとともに，雑音除去への利用例を紹介する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Nonnegative matrix factorization (NMF) is a general term for methods that factorize a matrix into two or more matrices with the property that all matrices have no negative elements. We can regard NMF as a kind of blind source separation in multivariate analysis, it will estimate source components and their strengths of their effect for each data. The targets that applied NMF have been audios, images, movies, biological signals, texts, an so on. Author have used to analyze the energy of electromagnetic waves in nature, mainly reduce noise. This lecture introduces basic part of NMF and show an application example of noise reduction.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438399
• 書誌情報: 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）; 巻 2021-AVM-113, 号 9, p. 1-6, 発行日 2021-06-17
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8582
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会