Howtosignalprocessing
- Mengapa ICA membutuhkan Non Gaussian?
- Untuk apa ICA digunakan?
- Apa itu sinyal non Gaussian?
- Apa arti non Gaussian dalam statistik?
Mengapa ICA membutuhkan Non Gaussian?
ICA menggunakan gagasan non-Gaussianity untuk mengungkap komponen independen. Non-Gaussianity mengukur seberapa jauh distribusi variabel acak dari menjadi Gaussian. Contoh Ukuran Non-Gaussianity adalah Kurtosis dan Negentropi. Mengapa ukuran seperti itu bermanfaat berikut dari Teorema Batas Pusat.
Untuk apa ICA digunakan?
Analisis Komponen Independen (ICA) adalah teknik yang memungkinkan pemisahan campuran sinyal ke dalam sumber yang berbeda, dengan mengasumsikan distribusi sinyal non Gaussian (Yao et al., 2012). ICA mengekstrak sumber dengan mengeksplorasi independensi yang mendasari data yang diukur.
Apa itu sinyal non Gaussian?
Semua teknik pemrosesan sinyal mengeksploitasi struktur sinyal; Ketika sinyalnya acak, kami ingin memahami struktur probabilistik sinyal yang tidak teratur dan tidak terbentuk. Sinyal seperti itu bisa mengganggu (noise) atau pembawa informasi (pelepasan neuron tunggal).
Apa arti non Gaussian dalam statistik?
Apa itu data non-Gaussian? Data yang tidak diambil dari populasi nilai yang memiliki distribusi Gaussian. Informasi lebih lanjut dapat terkandung dalam distribusi data daripada di matriks kovarians.
