Howtosignalprocessing
- Cara Melakukan Analisis Komponen Bebas?
- Apakah analisis komponen bebas yang digunakan untuk?
- Apa itu ICA dan PCA?
- Apa itu ICA di EEG?
Cara Melakukan Analisis Komponen Bebas?
Dalam pemprosesan isyarat, analisis komponen bebas (ICA) adalah kaedah pengiraan untuk memisahkan isyarat multivariate ke subkomponen tambahan. Ini dilakukan dengan mengandaikan bahawa pada kebanyakan subkomponen adalah Gaussian dan bahawa subkomponen secara statistik bebas antara satu sama lain.
Apakah analisis komponen bebas yang digunakan untuk?
Analisis Komponen Bebas (ICA) adalah teknik yang membolehkan pemisahan campuran isyarat ke dalam sumber yang berbeza, dengan mengandaikan pengedaran isyarat bukan Gaussian (Yao et al., 2012). ICA mengekstrak sumber -sumber dengan meneroka kemerdekaan yang mendasari data yang diukur.
Apa itu ICA dan PCA?
Analisis Komponen Bebas (ICA)
Analisis Komponen Utama (PCA) ICA mengoptimumkan statistik pesanan tinggi seperti kurtosis. PCA mengoptimumkan matriks kovarians data yang mewakili statistik pesanan kedua. ICA menemui komponen bebas. PCA menemui komponen yang tidak dikawal.
Apa itu ICA di EEG?
Analisis Komponen Bebas (ICA) sering digunakan pada peringkat proses pra -isyarat dalam analisis EEG untuk keupayaannya untuk menyaring artifak dari isyarat. Manfaat menggunakan ICA adalah yang paling jelas apabila isyarat pelbagai saluran dicatatkan.
