Análise de componentes independentes algoritmos e aplicativos

1. O que é algoritmo independente de análise de componentes?
2. Por que a análise independente de componentes é usada?
3. A ICA é supervisionada ou não supervisionada?

O que é algoritmo independente de análise de componentes?

Análise de componentes independentes (ICA) é conhecida como uma técnica de separação de fonte cega. Ele tenta extrair sinais subjacentes que, quando combinados, produzem o EEG resultante. Ele opera com a suposição de que existem sinais subjacentes que são linearmente misturados para produzir o EEG.

Por que a análise independente de componentes é usada?

Também é usado para sinais que não devem ser gerados pela mistura para fins de análise. Uma aplicação simples da ICA é o "Problema de Cocktail Party", onde os sinais de fala subjacentes são separados de uma amostra que consiste em pessoas conversando simultaneamente em uma sala.

A ICA é supervisionada ou não supervisionada?

Como a ICA é um aprendizado não supervisionado, os componentes independentes extraídos nem sempre são úteis para fins de reconhecimento.