负熵作为非高斯的度量

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博客围绕负熵作为非高斯的度量展开，但具体内容缺失。负熵在信息技术领域或可用于衡量数据偏离高斯分布的程度，对数据分析、信号处理等有重要意义。
机器学习笔记 - 独立成分分析（ICA）
学以致用 知行合一
05-14 7456
独立分量分析 (ICA) 是一种机器学习方法，其中将多元信号分解为不同的非高斯信号。它侧重于独立来源。由于混频处理未知，所以常用ICA作为黑盒。与寻求最大化数据点方差的主成分分析不同。独立成分分析 (ICA) 通过将一组变量转换为一组具有最大独立性的新变量来识别数据中的隐藏元素。为了实现这一目标，ICA 采用了非高斯性度量。主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）有不同的用途；前者压缩数据，而后者分离数据。
随机变量的非高斯度量方法之峰度法
三石
12-02 3928
简单介绍随机变量峰度值的计算方法、性质和缺陷，通过变量的峰度值来表示变量的非高斯程度。
ICA扩展描述
junnan321的专栏
01-08 911
7. ICA算法扩展描述      上面介绍的内容基本上是讲义上的，与我看的另一篇《Independent Component Analysis: Algorithms and Applications》（Aapo Hyvärinen and Erkki Oja）有点出入。下面总结一下这篇文章里提到的一些内容（有些我也没看明白）。      首先里面提到了一个与“独立”相似的概念“不相关（u
线性偏度与峰度分析实战：非高斯信号检测与数据分布特征提取
最新发布
weixin_33557333的博客
10-19 1039
设随机变量 $ X $ 具有期望 $ \mu = E[X] $ 和标准差 $ \sigma = \sqrt{E[(X - \mu)^2]} $，则其三阶中心矩定义为：这一数学表达捕捉的是偏差立方后的平均值。由于立方运算保留符号信息（即 $(x - \mu)^3$ 在 $ x < \mu $ 时为负，在 $ x > \mu $ 时为正），因此 $\mu_3$ 的符号直接反映了分布偏离对称轴的方向。
尝试理解ICA（Independent Component Analysis）独立成分分析
ChuanjieZhu
11-05 1万+
1.从鸡尾酒会问题（cocktail party problem）说起 ICA最早是从神经网络领域开始研究的，为了简单，我们这里从一个经典的例子开始——盲源信号分离（blind signal separation）。 假设在一个开party的房间里有两个人同时说话，房间里两个不同的位置上各放个麦克风，记录了两段声音（时间信号），x1(t)和x2(t)，这两段声音都记录了两个人说的话，我们怎
独立成分分析
叶剑杰的专栏
03-28 6367
在已知语音信号方向的情况下，波束形成能明显改善语音质量，提高信噪比；然而在实际环境中，人可能是走动的，即使坐立不动，由于身体的扭曲使得语音到达阵列的方向也是变化的，此时波束形成效果受到限制。如果我们能在不知语音信号方向等先验知识的前提下，把混合的语音分离开来，提取感兴趣的语音信号，达到语音增强的目的，这就是独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)。 1
ICA独立成分分析个人理解
qq_33462393的博客
08-06 229
隐含变量模型 x：观测信号，A：混合矩阵，s：独立成分、源信号、隐含变量 [模型假设]1， si之间是统计独立的(s1的取值对s2的取值没有提供信息，互不干连；不相关指不存在线性关系，不排除存在其他关系)；2， si服从非高斯分布； 3， 混合矩阵可逆 D(x)=E[x-E(x)]2 多个独立的自由变量的和近似服从高斯分布&源信号是不服从高斯分布的=>利用观测信号分解量的非高斯性最大化来求源信号的近似，即IC 不适用于高斯分布是因为寻找IC正是利用了非高斯性的最大化 ...
负熵与其他非高斯性度量（如偏度、峰度）相比有哪些优缺点？
06-12
负熵是一种衡量信号非高斯性的指标，其定义为高斯分布的熵与目标分布的熵之间的差异。负熵在独立成分分析（ICA）中被广泛使用，用于提取信号中的独立成分[^1]。 - **优点**： - 负熵能够全面反映信号的非高斯性，...
精选资源
ICA快速算法原理和程序.zip_fastica_峭度最大化_峭度的ICA_非高斯性
09-24
2. **选择非高斯性函数**：选择合适的非高斯性度量，如峭度或负熵。 3. **估计混合矩阵**：通过迭代优化过程，如梯度上升法，更新估计的独立成分。 4. **白化步骤**：通过对数据进行某种线性变换（如PCA），使数据...
精选资源
sun.zip_独立分量分析_负熵MATLAB
07-15
在ICA中，选择具有最大负熵的分量作为独立分量，是因为非高斯分布的负熵较大，这有助于识别出与高斯噪声不同的信号特征。 MATLAB中的ICA实现通常涉及到以下几个关键步骤： 1. **预处理**：对数据进行预处理，如去...
ICA algorithm
AdrianHust的专栏
02-25 1293
ICA 即为 独立成分分析 类比于主成分分析PCA。 与PCA不同的是，他适用于非高斯性信号。典型应用背景为cocktail party effect。 algorithm" TITLE="ICA algorithm" />   相比于PCA，效果十分明显。 假设观测信号为Y（NxN），待提取信号为X，维度相同。Y=W*X；算法目标就是找到W逆，或是近似。一般实现基于两种思想，一是互信息最小，
数学建模学习-独立成分分析(Independent Component Analysis)教程(29)
FFMXjy的博客
01-19 995
独立成分分析（IndependentComponentAnalysis，ICA）是一种统计信号处理方法，其主要目的是将混合信号分解为一组统计独立的源信号。这种方法在信号处理、特征提取和数据分析等领域有广泛应用。ICA的核心思想是找到一个变换，使得变换后的信号之间的统计独立性最大。
基于负熵的fast ICA 算法
03-07
fast ICA算法又称为固定点算法，比普通的算法更简单和效果好
ICA负熵万能算法详细说明
09-24
ICA 负熵 梯度下降 信号分解重建 MATLAB 稍加修改可以应用自己问题
基于负熵最大化的FastICA算法
04-22
FastICA算法
现代信号处理——高阶统计分析（非高斯信号与线性系统）
qq_42233059的博客
10-06 3579
现代信号处理——高阶统计分析（非高斯信号与线性系统）
高斯信号和非高斯信号中偏斜度和峭度的问题
鬼魅叔叔的小窝
11-13 8288
转自:http://blog.163.com/xi_beijing2008/blog/static/139615561201012344329261/ 感谢：xi_beijing2008 一楼： 最近看到这个问题，我就查了一些相关的资料。后来发现即使在百度和google的搜索引擎里也没有发现特别令人满意的定义和令人信服的区分方法。最后就将搜索范围转到了中国期刊网，还真找到了一篇大
详解独立成分分析
热门推荐
Tonywu2018的博客
06-15 4万+
最近在学习数据降维的一些方法(有关数据降维的其他内容请看这篇文章)，虽然独立成分分析不算是严格意义上的降维方法，但是它和PCA有着千丝万缕的联系，所以打算专门写一篇文章来学习ICA的相关知识，看了挺多的关于ICA的博文，有些文章讲的比较详细。有句话是这么说的：“论文是详细版的知识讲解”，也就是说如果想深入详细的了解某个知识，那么去读相关论文，所以阅读了一篇经典的ICA论文，作者是A. Hyva¨r...
高斯分布的熵
HEGSNS的博客
03-14 1万+
高斯分布的熵很简单： H[N(μ,σ2)]=−∫x12πσe−(x−μ)22σ2log⁡12πσe−(x−μ)22σ2dx=−∫x12πσe−(x−μ)22σ2[−12log⁡2πσ2−(x−μ)22σ2]dx=12log⁡2πσ2+12σ2∫x(x−μ)212πσe−(x−μ)22σ2dx=12log⁡2πσ2+σ22σ2=12log⁡2πeσ2 \begin{aligned} H[\mathc...
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