IFATEST v.0.0: manuale del programmatore

Salerno E.

Data analysis methods  Image processing techniques  Independent factor analysis 

IFATEST è un codice in Fortran 90 per la sperimentazione di un algoritmo di analisi ai fattori indipendenti (IFA) ispirato a quello presentato da Attias in [1]. Lo scopo di questo algoritmo è quello della separazione cieca di segnali ottenuti da misture istantanee rumorose di sorgenti indipendenti. La variante qui proposta [2] prevede l'uso di una strategia di annealing simulato piuttosto che l'algoritmo Expectation-Maximization proposto da Attias per l'apprendimento del modello dati. I potenziali vantaggi di questa strategia consistono nell'indipendenza della soluzione dalla stima iniziale e in una maggiore robustezza nei confronti del rumore. I primi risultati ottenuti [2] vanno verso una conferma di queste aspettative. Un altro sicuro vantaggio dell'annealing simulato sull'approccio di Attias è che le eventuali informazioni a priori su alcuni dei parametri incogniti del problema possono essere inserite facilmente nella strategia di ottimizzazione. In questa prima stesura del codice non è sfruttata la possibilità di trattare rumore non stazionario, che, in base ad opportune approssimazioni, può essere un vantaggio dell'approccio IFA sugli algoritmi proposti in precedenza per la separazione cieca di sorgenti [2, 3]. Il codice qui presentato non ha limitazioni sul numero massimo di sorgenti e canali di misura da trattare (salvo, ovviamente, limitazioni di memoria e di tempo di elaborazione) e consente di variare con estrema facilità i parametri del modello che devono venire considerati incogniti, i valori dei parametri da considerare noti e la stima iniziale della soluzione. Anche lo schema di annealing può essere facilmente modificato.