ブラインド信号源分離
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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/02/25 02:53 UTC 版)
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ブラインド信号源分離（ブラインドしんごうげんぶんり、blind source separation、BSS）は、複数の未知の信号系列を未知の線形混合系で混合した複数の測定値系列から、それぞれの信号を分離することである。
ブラインド情報源分離とも訳す。また、ブラインド分離 (blind separation)、ブラインド信号分離 (blind signal separation、BSS) ともいう。
音声に対し使われることが多く、その場合ブラインド音源分離と訳すことが多い。ほかに、画像、無線通信、脳波などに対し使われる。
BSSは、複数の音源を複数のマイクで録音したデータから、それぞれの音源を分離するようなときに使われる。また、雑音混じりの録音を信号と雑音に分離することで、ノイズリダクションにも使われる。
「ブラインド（盲目）」とは混合系が未知であることを意味する。音声なら、音源とマイクの位置関係などの情報が未知ということである。なお、ブラインドでない場合も含めて、信号源分離などということがある。
応用
画像処理
図2はブラインド信号源分離の基本的な概念を示している。図2では個々の信号源を示すと同時に混合信号も示してある。ブラインド信号源分離は、混合信号のみが既知で、元々の信号あるいはそれらがどのように混合されたかは未知の条件下で使用される。分離された信号はあくまでも元々の信号の近似でしかない。元々の画像は、PythonやShogun toolboxの独立成分分析に基づく固有行列の同時近似対角化などを使って分離される。このツールボックスの手法は多次元に対して使用可能だが、実際には2次元の簡単な目に見える画像を対象としている。
定式化
遅延がない場合
まず特殊なケースとして、遅延がない場合について論ずる。画像や電波に対しては、遅延はないか無視できる。BSSが対象とする混合された測定値は、
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