ICA(獨立成分分析)筆記
ICA又稱盲源分離(Blind source separation, BSS) 它假設觀察到的隨機信號x服從模型，其中s為未知源信號，其分量相互獨立，A為一未知混合矩陣。 ICA的目的是通過且僅通過觀察x來估計混合矩陣A以及源信號s ...
原文：機器學習筆記—獨立成分分析
本文介紹獨立成分分析 ICA ，同 PCA 類似，我們是要找到一個新的基來表示數據，但目的就不一樣了。 雞尾酒會問題：n 個人在一個 party 上同時說話，n 個麥克風放置在房間的不同位置，因為每個麥克風跟每個人的距離都不一樣，所以它們記錄的說話者重疊的聲音也不一樣。根據麥克風記錄的聲音，如何分離出 n 個說話者的聲音呢 為形式化這個問題，我們想象有一些數據 s R 是從 n 個獨立的源生成的， ...
2016-04-26 08:53 0 5383 推薦指數：
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