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Blind noisy mixture separation for independent/dependent sources through a regularized criterion on copulas

Abstract : The paper introduces a new method for Blind Source Separation (BSS) in noisy instantaneous mixtures of both independent or dependent source component signals. This approach is based on the minimization of a regularized criterion. Precisely, it consists in combining the total variation method for denoising with the Kullback–Leibler divergence between copula densities. The latter takes advantage of the copula to model the structure of the dependence between signal components. The obtained algorithm achieves separation in a noisy context where standard BSS methods fail. The efficiency and robustness of the proposed approach are illustrated by numerical simulations.
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https://hal-enpc.archives-ouvertes.fr/hal-01811736
Contributeur : Mohammed El Rhabi <>
Soumis le : lundi 11 juin 2018 - 12:34:32
Dernière modification le : mercredi 21 octobre 2020 - 12:02:02
Archivage à long terme le : : mercredi 12 septembre 2018 - 12:43:16

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M. El Rhabi, H. Fenniri, A. Ghazdali, A. Hakim, A. Keziou. Blind noisy mixture separation for independent/dependent sources through a regularized criterion on copulas. Signal Processing, Elsevier, 2017, 131, pp.502 - 513. ⟨10.1016/j.sigpro.2016.09.006⟩. ⟨hal-01811736⟩

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