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해외주문 [POD] Independent Component Analysis Theory and Applications

1998 | Hardcover
Te-Won Lee , Te-Won Lee, Lee , Te-Won Lee 지음 | Springer | 1998년 10월 31일
Independent Component Analysis
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상품상세정보
ISBN 9780792382614(0792382617)
쪽수 210쪽
언어 English
크기 161(W) X 237(H) X 20(T) (mm)
1998
제본형태 Hardcover
삽화유무 삽화있음
총권수 1권
Textual Format Computer Applications
리딩지수 Level Scholarly/Graduate

책소개

이 책이 속한 분야

Independent Component Analysis (ICA) is a signal-processing method to extract independent sources given only observed data that are mixtures of the unknown sources. Recently, blind source separation by ICA has received considerable attention because of its potential signal-processing applications such as speech enhancement systems, telecommunications, medical signal-processing and several data mining issues. This book presents theories and applications of ICA and includes invaluable examples of several real-world applications. Based on theories in probabilistic models, information theory and artificial neural networks, several unsupervised learning algorithms are presented that can perform ICA. The seemingly different theories such as infomax, maximum likelihood estimation, negentropy maximization, nonlinear PCA, Bussgang algorithm and cumulant-based methods are reviewed and put in an information theoretic framework to unify several lines of ICA research. An algorithm is presented that is able to blindly separate mixed signals with sub- and super-Gaussian source distributions. The learning algorithms can be extended to filter systems, which allows the separation of voices recorded in a real environment (cocktail party problem). The ICA algorithm has been successfully applied to many biomedical signal-processing problems such as the analysis of electroencephalographic data and functional magnetic resonance imaging data. ICA applied to images results in independent image components that can be used as features in pattern classification problems such as visual lip-reading and face recognition systems. The ICA algorithm can furthermore be embedded in an expectation maximization framework for unsupervised classification. Independent Component Analysis: Theory and Applications is the first book to successfully address this fairly new and generally applicable method of blind source separation. It is essential reading for researchers and practitioners with an interest in ICA.
이 책의 상품구성
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목차

Abstract
Preface
Acknowledgments
List of Figures
List of Tables
Abbreviations and Symbols
Introduction
Independent Component Analysis: Theory
Basics
Independent Component Analysis
A Unifying Information-Theoretic Framework for ICA
Blind Separation of Time-Delayed and Convolved Sources
ICA Using Overcomplete Representations
First Steps towards Nonlinear ICA
Independent Component Analysis: Applications
Biomedical Applications of ICA
ICA for Feature Extraction
Unsupervised Classification with ICA Mixture Models
Conclusions and Future Research
Bibliography
About the Author
Index
Table of Contents provided by Publisher. All Rights Reserved.

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