Howtosignalprocessing
- Comment déterminez-vous le nombre de composants dans ICA?
- Combien de composants ICA à supprimer?
- Qu'est-ce que Kurtosis ICA?
- Qui est une meilleure PCA ou ICA?
Comment déterminez-vous le nombre de composants dans ICA?
U = eig (cov (d)); k = 31; sum (u ((end-k + 1): end)) / sum (u); où u est le vecteur des valeurs propres de la matrice de covariance de votre échantillon dans l'ordre inverse, D est vos données et k est le nombre de composants que vous utilisez.
Combien de composants ICA à supprimer?
(C) Les mêmes signaux EEG corrigés pour les artefacts par ICA en supprimant les six composants sélectionnés, et, (d) une analyse spectrale des enregistrements EEG originaux et corrigés par des artefacts.
Qu'est-ce que Kurtosis ICA?
L'ICA décompose un signal multivarié en composants «indépendants» à travers 1. rotation orthogonale et 2. Maximiser l'indépendance statistique entre les composants d'une manière ou d'une autre - une méthode utilisée consiste à maximiser la non-gaussanie (kurtosis).
Qui est une meilleure PCA ou ICA?
L'ICA optimise des statistiques d'ordre supérieur telles que le kurtosis. PCA optimise la matrice de covariance des données qui représentent les statistiques de second ordre. ICA trouve des composants indépendants. L'ICA peut extraire des sources indépendantes qui sont indépendantes des corrélations d'ordre supérieur.
