ICA算法的数学原理

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#ICA #数学原理 #最大似然

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参考文献

1.史上最直白的ICA教程之一
https://blog.youkuaiyun.com/lizhe_dashuju/article/details/50263339

2.【机器学习】【ICA-2】ICA独立成分分析的原理 + ICA前的预处理（中心化+漂白）
https://blog.youkuaiyun.com/u012421852/article/details/80500940

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ICA算法
heda3的博客
10-24 2万+
一、盲信号处理(blind signal processing) 在系统的传输特性未知条件下，从系统的输出信号估计系统的输入信号和系统的传输特性 基本问题表述：已知多输入多输出的非线性动态系统的输出信号x(t),要找到一个稳定的逆系统（重构系统），以估计出原始的源信号s(t)；也即是说估计的y(t)要尽可能的和源信号误差最小。 上述模型：x(t)=f(s(t),v(t)) ...
ICA原理推导及代码实现
scott198512的博客
05-22 1868
ICA原理及推导、代码实现
ICA 原理以及相关概率论，信息论知识简介
whiteinblue的专栏
06-30 4811
一：引言 看完了sparse coding，开始看ICA模型，本来ng的教程上面就只有一个简短的介绍，怎奈自己有强迫症，爱钻牛角尖，于是乎就搜索了一些ICA的介绍文章（都是从百度文库中搜来的），看完之后感觉这个略懂一二，遂写文以记之，一为加深印象，二为分享交流。 ICA  IndependentComponent Analysis 又名独立分量分析。 ICA是20世纪90年代发展起来的一种新
ICA算法简介
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ICA算法的研究可分为基于信息论准则的迭代估计方法和基于统计学的代数方法两大类，从原理上来说，它们都是利用了源信号的独立性和非高斯性。基于信息论的方法研究中，各国学者从最大熵、最小互信息、最大似然和负熵最大化等角度提出了一系列估计算法。如FastICA算法, Infomax算法，最大似然估计算法等。基于统计学的方法主要有二阶累积量、四阶累积量等高阶累积量方法。
“听音辨人”的数学：ICA（独立变量分析）原理全解析与题目巩固
最新发布
AggressiveYu的博客
08-27 558
独立分量分析是一种强大的线性因子模型，它通过在只知道混合信号的情况下，利用源信号的统计独立性和非高斯性，来估计出一个解混矩阵，从而恢复出原始的、独立的源信号。它是解决“盲源分离”问题的利器，与PCA的目标有本质区别，在信号处理、生物医学和数据分析等领域有着深远的影响。
ICA算法基本原理_公式等_ica运算的基本步骤_
10-02
介绍ica算法的各个运算过程，包括各个运算公式等。
FastICA算法原理与仿真
诚朴勇毅
09-20 594
根据目标函数的不同， 实现ICA算法的常用方法有最大非高斯性法、极大似然估计法及最小互信息法等；Chang-Chein以负熵作为衡量非高斯性的指标， 提出了一种基于定点迭代的算法，称为FastICA算法，该算法具有神经网络的大部分优点：并行的、分布的、简单方便、收敛速度快及稳定性好等。在主程序中，首先是读取语音文件，语音文件由以下链接给出，当然也可以自己生成源信号。下， 只根据源信号和混合系统的一些基本假设，由观测混合信号来分离出未知独立的源信号。数学的角度来看，ICA是对多维观测信号寻找一。
FastICA 算法
07-14
在本篇文章中，我们将深入探讨FastICA算法的原理、实现以及在MATLAB环境中的应用。 ### 1. FastICA的基本思想 FastICA的核心思想是基于非高斯性的假设。在多维数据中，如果各个分量是相互独立的，那么它们的联合...
basic-ica.rar_Fast ICA_ICA算法_algorithms_fixed point
07-14
这个包提供了名为“fastica.m”的Matlab函数，我们可以深入探讨ICA的基本原理、Fast ICA算法以及固定点方法。 1. **基本ICA算法**: ICA的目标是从多个观测信号中分离出彼此独立的源信号。这些源信号在混合时遵循...
ICA算法 汉语版
lyp
04-16 1100
ICA算法 汉语版 1.介绍 ICA独立成分分析是一种用来从多变量（多维）统计数据里找到隐含的因素或成分的方法，被认为是PCA主成分分析和FA因子分析的一种扩展。 2.原理 (1).问题：设已知观测信号 x属于R^{m\times n}， 其中m是传感器个数，n是信号的维度。并且知道观测信号是由一组互相独立的信号s属于R^{m\times n} 通过线性组合形成的，设混合矩阵为A属于{R^{m\t...
独立成分分析ICA原理
xyxc202的博客
03-18 2239
独立成分分析ICA原理 一 简介 ​ 经典的鸡尾酒宴会问题（cocktail party problem）: 假设在party中有n个人，他们可以同时说话，我们也在房间中一些角落里共放置了n个声音接收器（Microphone）用来记录声音。 ​ 宴会过后，我们从n个麦克风中得到了一组数据 x(i)(x1(i),x2(i),⋯ ,xn(i)),i=1,⋯&Thin...
ICA算法及其实现
11-16
独立成分分析用于实现对多元了类簇的特征提取
ICA算法（ICA相关算法实例应用）
04-19
很好的PPT资料，供讲解ICA算法很好的用处，还可以用于对MRI图形有关的ICA算法分析。
独立分量分析的ICA算法
03-15
matlab实现独立分量分析，用于信号的分选，保证能够运行并实现结果。matlab实现独立分量分析，用于信号的分选，保证能够运行并实现结果。matlab实现独立分量分析，用于信号的分选，保证能够运行并实现结果。
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
ICA算法源代码
11-08
ICA的著名应用是盲源分离，于是这里就以盲源分离为例子进行说明。假设n个人面前有n个话筒，然后这n个人说话时这n个话筒进行录音，这n个人说了m句话，最后从这n个话筒中收集一些录音，目标：从这些录音中分离出每个人的声音 对于ICA的模型：x = A·s 假设x是个m*n的矩阵，A是个m*k的矩阵，那s就需要是个k*n的矩阵，于是ICA就是把x分解成2个矩阵的乘积，这两个矩阵就是求出来的源信号。
独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）详解
深度学习客
08-22 1万+
独立成分分析（Independent Component Analysis，简称ICA）是一种用于多维信号分离的统计方法，旨在将多个混合信号分解为独立的成分。它能够从混合信号中恢复出原始信号的独立成分，帮助我们理解信号的内在结构和特征。库，我们演示了独立成分分析（ICA）的实现过程，以分离混合信号中的独立成分为例。通过对观测信号进行ICA分析，可以将原始信号中的噪音成分与真实信号成分分离开来，从而实现信号的去噪处理。从绘制的图形中可以看出，分离后的信号与原始信号相似，成功地实现了信号的分离。
独立成分分析算法(ICA)
qq_27792379的博客
03-01 1万+
ICA算法考虑这样的一个问题,叫做”鸡尾酒派对问题”。这里，在派对上，有n个说话的人单独地说话，并且所有在房间里的麦克分只能收到n个说话人的重叠的声音。但是我们说有n个不同的麦克分位于房间里，因为每个麦克分距离每个说话者的距离是不同的。使用这些麦克分的录音记录，我们是否可以分离出原始n个说话者的语音信号呢？ 为了正式化这个问题，我们假设我们有一些数据s∈Rns\in \mathbb R^n,是
独立成分分析ICA系列5:信息极大化的 ICA 算法
沈春旭的博客
12-15 9626
1.ICA基本理论再综述 在实际应用中，可以通过传感器得到一系列观测信号，这些观测信号是由未知源信号经过某种混合系统的输出，如在移动通信中，源信号经过发射机天线发出后，在无线信道中经过不确定的混合和干扰，以至于到达接收机的信号是一个多径、携噪的混合信号，而从混合信号中分离出发射端的源信号将大大改善通信质量，因此类似的问题都可以用 ICA的方法来解决。 假设由 N 个源信号 构成一个列向
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