1.概述

ICA (IndependentComponent Analysis) 又名独立成分分析，是20世纪90年代发展起来的一种新的信号处理技术，它是从多维统计数据中找出隐因子或独立成分的方法。从线性变换和线性空间的角度来看，源信号为相互独立的非高斯信号，可以看作为线性空间的基信号，而观测信号则为源信号的线性组合,ICA就是在源信号和线性变换均不可知的情况下，从观测的混合信号中估计出数据空间的基本结构或者源信号。

2.问题引入

考虑下面的情况，也就是经典的鸡尾酒宴会问题（cocktail party problem）。假设你在一个非常拥挤的房间，房间里很多人都在讲话。你的耳朵实际上就像两个麦克风，它们在听房间里不同语音信号的线性组合。你的目标是将混合信号分解为它们对应的组成部分，也就是从采样数据中分辨出每个人说话的信号。这就是鸡尾酒会上的问题，也是盲信号分离(BSS)或盲源分离的一个例子，盲意味着我们对信号的来源一无所知。除了在语音信号处理方面的明显应用外，在分析脑电图EEG和脑磁图信号MEG、金融数据以及其他任何潜在源或因子以线性方式混合在一起的数据集(不一定是时序数据集)时，也会出现这个问题。

下面对上述问题形式化的定义如下。令是在t时刻的观测信号，代表的是源信号。我们假设观

ICA原理推导及代码实现相关推荐

LMS原理推导及代码实现
自适应滤波器及变量含义介绍 LMS是典型且常用的自适应算法之一.如图1,这是一个通用的自适应滤波器结构, LMS算法就属于其中自适应方法的部分,是用来动态调整滤波器系数的部分. 图中: 1.输入为带噪 ...
(各种均衡算法在MIMO中的应用对比试验)最小均方误差（MMSE）原理推导以及在MIMO系统中对性能的改善。
文档和程序地址:下载地址各种均衡算法在MIMO中的应用对比试验,内附原理推导,对比实验说明和结果等.包括MMSE,ZF,ZF-SIC等.代码附有原理推导小论文.仅供参考
深入理解XGBoost，优缺点分析，原理推导及工程实现
本文的主要内容概览: 1. XGBoost简介 XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting,它是经过优化的分布式梯度提升库,旨在高效.灵活且可移植.XGBoost是大规模 ...
从计算机视觉(slam)和摄影测量两个维度进行BA算法原理推导
点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达摄影测量作为历史悠久的学科,在3D视觉里面很多算法发挥着重要的作用:而slam 的出现对摄影测量是某种 ...
彻底搞透视觉三维重建：原理剖析、代码讲解、及优化改进
视觉三维重建 = 定位定姿 + 稠密重建 + surface reconstruction +纹理贴图.三维重建技术是计算机视觉的重要技术之一,基于视觉的三维重建技术通过深度数据获取.预处理.点云配准 ...
layer output 激活函数_一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战（下篇）...
在"一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)"中我们详细介绍了BP算法的原理和推导过程,并且用实际的数据进行了计算演练.在下篇中,我们将自己实现BP算法(不使用第 ...
深度学习（神经网络） —— BP神经网络原理推导及python实现
深度学习(神经网络) -- BP神经网络原理推导及python实现摘要 (一)BP神经网络简介 1.神经网络权值调整的一般形式为: 2.BP神经网络中关于学习信号的求取方法: (二)BP神经网络原理 ...
由递推关系式用差分方程的方法得到通项公式实现求斐波那契数列的第n项；迭代、递归、栈、差分方程之间的本质联系以及由推广的迭代法解决“变态青蛙跳台阶”问题；汉诺塔问题的数字特征以及用递归解决的原理推导。
最近几天在研究算法中一个比较基础且突出的问题,就是关于"递推关系式.递归.迭代.序列前k项和"之间的区别与联系. 一.斐波那契数列与差分方程首先我们考察一个经典的算法,求斐波那契 ...
从实现原理谈谈低代码
点击上方"芋道源码",选择"设为星标" 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏原创 | ...

ICA原理推导及代码实现

1.概述

2.问题引入

ICA原理推导及代码实现相关推荐

最新文章

热门文章