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Sparsityを測る尺度として信号行列の２乗行列式を提案した。平滑かつ列ごとで凸な関数となり、従来のものより優れた性能を持つ。このコスト関数を非負信号のブラインド信号分離処理に応用して、有効なアルゴリズムを発見した。信号のスパース表現についても研究した。この問題は欠完備であるので正則化が必要である。l1-normでSparsityを制約とともに辞書にIncoherenceと言う新な制約条件も導入した。アルゴリズムとして、各制約条件を罰関数で原問題を最適化問題に変更した。２次多項式と近接写像の最適化の繰り返すことで最適化を行った。厳密に解決ができるので、性能の優れたアルゴリズムと繋がった。
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