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

M. El Rhabi 1 H. Fenniri 2 A. Ghazdali 3 A. Hakim 4 A. Keziou 2
1 IMI - Département Ingénierie Mathématique et Informatique, École des Ponts ParisTech
ENPC - École des Ponts ParisTech
2 CRESTIC - Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804
3 LIPOSI - Laboratoire Ingénierie des Procédés et Optimisation des Systèmes Industriels, Ecole Nationale des Sciences Appliquées, Université Hassan I
4 LAMAI - Laboratoire de Mathématiques Appliquées, Faculté des Sciences et Techniques, Université Cadi Ayyad
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.
Keywords : Copulas Kullbak–Leibler divergence between Mutual information Blind source separation Noisy instantaneous mixtures Total variation Kullbak-Leibler divergence
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Contributeur : Mohammed El Rhabi Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : lundi 11 juin 2018 - 12:34:32
Dernière modification le : mercredi 3 novembre 2021 - 06:53:58
Archivage à long terme le : : mercredi 12 septembre 2018 - 12:43:16

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Citation

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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