Анализ независимых компонент (АНК, англ. Independent Component Analysis, ICA), называемый также Метод независимых компонент (МНК) — это вычислительный метод в обработке сигналов для разделения многомерного сигнала на аддитивные подкомпоненты. Этот метод применяется при предположении, что подкомпоненты являются негауссовыми сигналами и что они статистически независимы друг от друга. АНК является специальным случаем слепого разделения сигнала. Типичным примером приложения является задача вечеринки с коктейлем — когда люди на шумной вечеринке выделяют голос собеседника, несмотря на громкую музыку и шум людей в помещении: мозг способен фильтровать звуки и сосредотачиваться на одном источнике (голос визави) в реальном времени.
Содержание 1 Введение
2 Определение независимости компонент
3 Математическое определение 3.1 Общее определение
3.2 Генерирующая модель 3.2.1 Линейная АНК без шума
3.2.2 Линейный АНК с шумом
3.2.3 Нелинейный АНК 3.3 Различимость 4 Бинарный анализ независимых компонент
5 Методы слепого разделения сигнала 5.1 Поиск наилучшей проекции
5.2 Основанный на infomax
5.3 На основе оценки максимального правдоподобия 6 История и предпосылки
7 Приложения
8 См. также
9 Примечания
10 Литература
11 Ссылки
Анализ методов улучшения жидкостекольных смесей