Howtosignalprocessing
- ¿Por qué ICA requiere no gaussiano??
- ¿Para qué se usa ICA??
- ¿Qué son las señales no gaussianas??
- ¿Qué significa no gaussiano en las estadísticas??
¿Por qué ICA requiere no gaussiano??
ICA utiliza la idea de la no gaussianismo para descubrir componentes independientes. La no gaussiantía cuantifica cuán lejos está la distribución de una variable aleatoria de ser gaussianas. El ejemplo de las medidas de no gaussianismo son la curtosis y la negentropía. Por qué tal medida es útil sigue desde el teorema del límite central.
¿Para qué se usa ICA??
El análisis de componentes independientes (ICA) es una técnica que permite la separación de una mezcla de señales en sus diferentes fuentes, asumiendo la distribución de señal no gaussiana (Yao et al., 2012). El ICA extrae las fuentes explorando la independencia subyacente a los datos medidos.
¿Qué son las señales no gaussianas??
Todas las técnicas de procesamiento de señal explotan la estructura de la señal; Cuando las señales son aleatorias, queremos comprender la estructura probabilística de las señales irregulares y mal formadas. Dichas señales pueden ser molestas (ruido) o con información (descargas de neuronas individuales).
¿Qué significa no gaussiano en las estadísticas??
¿Qué son los datos no gaussianos?? Datos no extraídos de una población de valores que tienen una distribución gaussiana. Se puede contener más información en la distribución de datos que en la matriz de covarianza.
