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Pythonでベイズ因子分析

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書籍「ベイズ信号処理（関原 謙介）」の「第10章　数値実験」の計算例をPythonで実行しました．問題設定やアルゴリズムについては書籍を参照してください．

ベイズ信号処理 ―信号・ノイズ・推定をベイズ的に考える―

ベイズ信号処理 ―信号・ノイズ・推定をベイズ的に考える―

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出版社のページで正誤表やMATLABコードが公開されています．MATLABコードをそのままPythonにしてもうまくいかず，試行錯誤が必要でした．
ベイズ信号処理 - 共立出版

使っているライブラリ・関数は以下を参照してください．

データ生成

# パラメータ
SNR = 1
d = 300

## センサー位置 (x座標)
xmin, xmax = -1000, 2000
pos_sensor = np.arange(xmin, xmax+1, 10)

tmin, tmax = 0, 1200-1
t = np.arange(tmin, tmax+1, 1)

# 信号
s1 = np.cos(2*np.pi*t/77 + np.pi/3.3).reshape(1, -1)
s2 = np.cos(2*np.pi*t/97 + np.pi/3.3).reshape(1, -1)

def f(X, x0, d):
    return 1/((X-x0)**2+d**2)

sig1 = f(pos_sensor, 300, d).reshape(-1, 1) @ s1
sig2 = f(pos_sensor, 700, d).reshape(-1, 1) @ s2
sig = sig1 + sig2

# ノイズ
Noise = np.random.normal(loc=0.0, scale=1, size=sig.shape)
Noise *= np.linalg.norm(sig, 'fro')/np.linalg.norm(Noise, 'fro')  # SNR=1
Noise *= 1/SNR
y = sig + Noise

# データのプロット
num = 1
fig = plt.figure(figsize = (6.4, 4.8 * num / 2), tight_layout = True)
axes = [fig.add_subplot(num, 1, i + 1) for i in range(num)]
axes[0].plot(t, s1.flatten())
axes[0].plot(t, s2.flatten(), '--')
for ax in axes:
    ax.set_xlim(tmin, tmax)
    ax.set_xlabel('$t$')
plt.show()



# 表示するセンサー番号
channel = 150

num = 4
fig = plt.figure(figsize = (6.4, 4.8 * num / 2), tight_layout = True)
axes = [fig.add_subplot(num, 1, i + 1) for i in range(num)]
for i in range(sig.shape[0]):
    axes[0].plot(t, sig[i,:]/np.max(sig), c=cm.bwr(i/sig.shape[0]))
axes[1].plot(t, sig[channel-1,:]/np.max(sig[channel-1,:]))
for i in range(sig.shape[0]):
    axes[2].plot(t, y[i,:]/np.max(y), c=cm.bwr(i/sig.shape[0]))
axes[3].plot(t, y[channel-1,:]/np.max(y[channel-1,:]))
for ax in axes:
    ax.set_xlim(tmin, tmax)
    ax.set_xlabel('$t$')
plt.show()

EMアルゴリズムを使う方法

因子数$L$を固定値として与える．

def BayesFactorAnalysis(nloop, y, L):
    """
    Parameters:
    y: (M, K), M:x座標の点数, K:時間点数
    L: 因子数

    Returns:
    A: (M, L), 混合行列
    Lambda: (M, M), ノイズの精度行列
    A @ ubar: (M, K), 信号成分(ノイズを除去したデータ)
    ubar: (L, K), 因子活動
    """
    # init
    M, K = y.shape
    ## AをデータのSVDで初期化
    U, S, _ = np.linalg.svd(y, full_matrices=False)
    A = U[:, :L] @ np.diag(S[:L])
    ## ノイズの精度行列をデータの分散の対角成分で初期化
    Ryy = y @ y.T   
    Lambda = K * np.diag(1/np.diag(Ryy))

    # EMアルゴリズム
    for _ in range(nloop):
        ## E step: (6.10), (6.11)
        Gamma = (A.T @ Lambda @ A) + np.identity(L)
        invGamma = inv_cholesky(Gamma)
        ubar = np.linalg.solve(Gamma, A.T @ Lambda @ y)
        ## (6.15), (6.16), (6.17)
        Ruu = (ubar @ ubar.T) + (K * invGamma)
        Ruy = ubar @ y.T
        Ryu = Ruy.T
        ## M step: (6.18), (6.23)
        A = Ryu @ inv_cholesky(Ruu)
        Lambda = K * np.diag(1/np.diag(Ryy - (A @ Ruy)))
    return A, Lambda, Ryu @ np.linalg.solve(Ruu, ubar), ubar

VB（変分ベイズ）EMアルゴリズムを使う方法

因子数$L$を大きめに与え，$L$を推定させる．

def VariationalBayesFactorAnalysis(nloop, y, L):
    """
    Parameters:
    y: (M, K), M:x座標の点数, K:時間点数
    L: 因子数

    Returns:
    A: (M, L), 混合行列
    Lambda: (M, M), ノイズの精度行列
    A @ ubar: (M, K), 信号成分(ノイズを除去したデータ)
    ubar: (L, K), 因子活動
    """
    # init
    M, K = y.shape
    ## AをデータのSVDで初期化
    U, S, _ = np.linalg.svd(y, full_matrices=False)
    A = U[:, :L] @ np.diag(S[:L])
    ## ノイズの精度行列をデータの分散の対角成分で初期化
    Ryy = y @ y.T
    Lambda = K * np.diag(1/np.diag(Ryy))
    ##
    invPsi = np.identity(L)
    alpha = np.diag(1/np.diag((A.T @ Lambda @ A)/M + invPsi))

    # EMアルゴリズム
    for _ in range(nloop):
        ## E step: (8.21), (8.22)
        Gamma = (A.T @ Lambda @ A) + np.identity(L) + (M * invPsi)
        invGamma = inv_cholesky(Gamma)
        ubar = np.linalg.solve(Gamma, A.T @ Lambda @ y)
        ## (6.15), (6.16), (6.17)
        Ruu = (ubar @ ubar.T) + (K * invGamma)
        Ruy = ubar @ y.T
        Ryu = Ruy.T
        ## M step: (8.33), (8.31)
        Psi = Ruu + alpha
        invPsi = inv_cholesky(Psi)
        A = Ryu @ invPsi
        ## (8.47)
        Lambda = K * np.diag(1/np.diag(Ryy - (A @ Ruy)))
        ## (8.40)
        alpha = np.diag(1/np.diag((A.T @ Lambda @ A)/M + invPsi))
    return A, Lambda, Ryu @ np.linalg.solve(Psi, ubar), ubar

実行結果

_, _, BFA_Au2, BFA_u2 = BayesFactorAnalysis(nloop=200, y=y, L=2)
_, _, BFA_Au30, BFA_u30 = BayesFactorAnalysis(nloop=200, y=y, L=30)
_, _, VBFA_Au30, VBFA_u30 = VariationalBayesFactorAnalysis(nloop=400, y=y, L=30)


num = 4*2
fig = plt.figure(figsize = (6.4*2, 4.8 * num / 2), tight_layout = True)
axes = [fig.add_subplot(num, 2, i + 1) for i in range(num)]
axes[0].plot(t, y[channel-1,:])
axes[0].plot(t, sig[channel-1,:])
axes[1].plot(t, sig1[channel-1,:].T)
axes[1].plot(t, sig2[channel-1,:].T)
axes[2].plot(t, BFA_Au2[channel-1,:])
axes[2].plot(t, sig[channel-1,:])
axes[3].plot(t, BFA_u2.T)
axes[4].plot(t, BFA_Au30[channel-1,:])
axes[4].plot(t, sig[channel-1,:])
axes[5].plot(t, BFA_u30.T)
axes[6].plot(t, VBFA_Au30[channel-1,:])
axes[6].plot(t, sig[channel-1,:])
axes[7].plot(t, VBFA_u30.T)
for ax in axes:
    ax.set_xlim(tmin, tmax)
    ax.set_xlabel('$t$')
plt.show()

一番上は（ノイズを加えた）もとの信号．
左の列にはノイズ除去後の信号と，もとの（ノイズなしの）信号をプロットした．
右列には因子をプロットした．

文献

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