Mainstream statistical methodology is generally applicable to data observed
in Euclidean space. There are, however, numerous contexts of considerable
scientific interest in which the natural supports for the data under
consideration are riemannian manifolds like the unit circle, torus,
本文提出了一种新的概率分布，即广义方向拉普拉斯分布（DLD），以建模多维稀疏方向数据，该分布是拉普拉斯分布和 von Mises-Fisher 分布之间的混合物。作者探讨了将导出的 DLD 混合模型应用于聚类存在于欠定瞬时声混合物中的声源，该模型可以解决通用的 K x L (K<L) 欠定瞬时源分离问题，提供快速和稳定的解决方案。