源分离的贝叶斯方法

源分离问题本质上是一个归纳推理问题。没有足够的信息来推导出解决方案，因此必须利用任何可用的信息来推断最可能的解决方案。我们证明源分离问题非常适合贝叶斯方法，该方法提供了一种自然且逻辑一致的方式，通过这种方式可以结合先验知识来估计给定该知识的最可能解决方案。我们从第一性原理，即贝叶斯定理，推导出Bell-Sejnowski ICA算法，并展示了贝叶斯方法如何使潜在的假设变得明确。然后，我们通过推导两种结合了额外先验信息的分离算法，进一步展示了贝叶斯方法的力量。一种算法分离已知先验去相关的信号，另一种算法利用关于信号从源到探测器通过介质传播的信息。