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Conjugate gradient algorithms for minor subspace analysis

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Résumé

We introduce a conjugate gradient method for estimating and tracking the minor eigenvector of a data correlation matrix. This new algorithm is less computationally demanding and converges faster than other methods derived from the conjugate gradient approach. It can also be applied in the context of minor subspace tracking, as a pre-processing step for the YAST algorithm, in order to enhance its performance. Simulations show that the resulting algorithm converges much faster than existing minor subspace trackers.

langue originaleAnglais
titre2007 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP '07
PagesIII1013-III1016
Les DOIs
étatPublié - 6 août 2007
Evénement2007 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP '07 - Honolulu, HI, États-Unis
Durée: 15 avr. 200720 avr. 2007

Série de publications

NomICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings
Volume3
ISSN (imprimé)1520-6149

Une conférence

Une conférence2007 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP '07
Pays/TerritoireÉtats-Unis
La villeHonolulu, HI
période15/04/0720/04/07

Empreinte digitale

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