Howtosignalprocessing
- Co to jest problem separacji źródła ślepego?
- Czym jest separacja niewidomych w uczeniu maszynowym?
- Jakie jest podejście do separacji źródłowej?
- Jak wykonujesz ICA?
Co to jest problem separacji źródła ślepego?
Separacja niewidomych źródeł (BSS) odnosi się do problemu, w którym zarówno źródła, jak i metodologia mieszania są nieznane, tylko sygnały mieszanki są dostępne do dalszego procesu separacji. W kilku sytuacjach pożądane jest odzyskanie wszystkich poszczególnych źródeł z mieszanego sygnału lub przynajmniej segregowanie określonego źródła.
Czym jest separacja niewidomych w uczeniu maszynowym?
3.3 BSS i jego zastosowanie w BCI
BSS odnosi się do problemu, w którym źródła i macierz mieszania są niewyraźne i dostępne są tylko sygnały obserwacyjne do procedury separacji. Celem jest oddzielenie nieznanych i niezależnych źródeł za pomocą sygnałów obserwacyjnych.
Jakie jest podejście do separacji źródłowej?
Separacja źródła, rozdział ślepego sygnału (BSS) lub oddzielenie źródła w ciemno jest oddzieleniem zestawu sygnałów źródłowych od zestawu sygnałów mieszanych, bez pomocy informacji (lub z bardzo małą informacją) o sygnałach źródłowych lub procesie mieszania.
Jak wykonujesz ICA?
Aby wykonać ICA, możemy użyć pakietu Fastica R. Musimy zainstalować pakiet Fastica w studio R lub R. Macierz danych z N wierszy reprezentującymi obserwacje i kolumny P reprezentujące zmienne. Liczba komponentów do wyodrębnienia.
