Howtosignalprocessing
- Quel est l'algorithme d'analyse des composants indépendants?
- Pourquoi l'analyse des composants indépendants est utilisé?
- L'ICA est-elle supervisée ou sans surveillance?
Quel est l'algorithme d'analyse des composants indépendants?
L'analyse des composants indépendants (ICA) est connu comme une technique de séparation de source aveugle. Il tente d'extraire des signaux sous-jacents qui, lorsqu'ils sont combinés, produisent l'EEG résultant. Il opère en supposant qu'il existe des signaux sous-jacents qui sont linéairement mélangés pour produire l'EEG.
Pourquoi l'analyse des composants indépendants est utilisé?
Il est également utilisé pour des signaux qui ne sont pas censés être générés par mélange à des fins d'analyse. Une application simple de l'ICA est le «problème du cocktail», où les signaux de la parole sous-jacents sont séparés d'un exemple de données composées de personnes qui parlent simultanément dans une pièce.
L'ICA est-elle supervisée ou sans surveillance?
Étant donné que l'ICA est un apprentissage non surveillé, les composants indépendants extraits ne sont pas toujours utiles à des fins de reconnaissance.
