Howtosignalprocessing
- Który algorytm służy do oddzielenia mieszanych sygnałów od różnych źródeł?
- Jak oddzielić dwa sygnały?
- Jaka jest różnica między PCA i ICA?
- Jest techniką uczenia maszynowego oddzielenia niezależnych źródeł od mieszanego sygnału?
Który algorytm służy do oddzielenia mieszanych sygnałów od różnych źródeł?
Separacja źródła jednopalerskiego (SCBSS) ma wiele algorytmów dla sztucznego sygnału mieszanego, w których zakłada się, że liczba źródeł mieszania jest znana, a sygnał mieszany używany w algorytmie sprawdzania poprawności zawiera tylko dwa źródła sygnału.
Jak oddzielić dwa sygnały?
Następnie można uzyskać oddzielone sygnały, tworząc dwie kopie (po jednym dla każdego komponentu, który chcesz rozpoznać) sygnału w dziedzinie Fouriera, zerując niechciane współczynniki Fouriera (zerowanie różnych zestawów współczynników w każdej z dwóch kopii) i rekonstrukcja dwóch sygnały.
Jaka jest różnica między PCA i ICA?
PCA vs ICA
W szczególności PCA jest często używane do kompresji informacji i.mi. redukcja wymiarowości. Podczas gdy ICA ma na celu oddzielenie informacji poprzez przekształcenie przestrzeni wejściowej na maksymalnie niezależne podstawy.
Jest techniką uczenia maszynowego oddzielenia niezależnych źródeł od mieszanego sygnału?
Niezależne analiza komponentów (ICA) to technika uczenia maszynowego do oddzielenia niezależnych źródeł od mieszanego sygnału.
