Conjugate gradient algorithms for minor subspace analysis

Abstract : 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.
Type de document :
Communication dans un congrès
Proc. of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2007, Honolulu, Hawaii, United States. 3, pp.1013--1016, 2007
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Contributeur : Roland Badeau <>
Soumis le : lundi 24 mars 2014 - 16:07:22
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:23:38
Document(s) archivé(s) le : mardi 24 juin 2014 - 10:46:03

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Roland Badeau, Bertrand David, Gaël Richard. Conjugate gradient algorithms for minor subspace analysis. Proc. of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2007, Honolulu, Hawaii, United States. 3, pp.1013--1016, 2007. 〈hal-00945274〉

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