Howtosignalprocessing
- Jaki jest niezależny algorytm analizy komponentów?
- Dlaczego stosowana jest niezależna analiza komponentów?
- Czy ICA jest nadzorowany lub bez nadzoru?
Jaki jest niezależny algorytm analizy komponentów?
Niezależna analiza komponentów (ICA) jest znana jako technika separacji ślepej. Próbuje wydobyć podstawowe sygnały, które po połączeniu wytwarzają powstały EEG. Działa przy założeniu, że istnieją podstawowe sygnały, które są liniowo mieszane w celu wytworzenia EEG.
Dlaczego stosowana jest niezależna analiza komponentów?
Jest również używany do sygnałów, których nie powinny być generowane przez mieszanie do celów analizy. Proste zastosowanie ICA to „problem z imprezą koktajlową”, w którym podstawowe sygnały mowy są oddzielone od przykładowych danych składających się z osób rozmawiających jednocześnie w pokoju.
Czy ICA jest nadzorowany lub bez nadzoru?
Ponieważ ICA jest uczeniem się bez nadzoru, wyodrębnione niezależne komponenty nie zawsze są przydatne do celów rozpoznawania.
