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- ¿Qué es el problema de separación de fuente ciega??
- ¿Qué es la separación de la fuente ciega en el aprendizaje automático??
- ¿Qué es el enfoque de separación de fuente??
- ¿Cómo se realiza ICA??
¿Qué es el problema de separación de fuente ciega??
La separación de la fuente ciega (BSS) se refiere a un problema en el que tanto las fuentes como la metodología de mezcla son desconocidas, solo hay señales de mezcla disponibles para un proceso de separación adicional. En varias situaciones es deseable recuperar todas las fuentes individuales de la señal mixta, o al menos segregar una fuente particular.
¿Qué es la separación de la fuente ciega en el aprendizaje automático??
3.3 BSS y su aplicación en BCI
BSS se refiere a un problema en el que las fuentes y la matriz de mezcla son indistintas y solo hay señales de observación disponibles para el procedimiento de separación. El objetivo es separar fuentes desconocidas e independientes utilizando señales de observación.
¿Qué es el enfoque de separación de fuente??
La separación de la fuente, la separación de la señal ciega (BSS) o la separación de la fuente ciega, es la separación de un conjunto de señales de origen de un conjunto de señales mixtas, sin la ayuda de información (o con muy poca información) sobre las señales de origen o el proceso de mezcla.
¿Cómo se realiza ICA??
Para realizar ICA, podemos usar el paquete Fastica R. Tenemos que instalar el paquete Fastica en R o R Studio. Una matriz de datos con n filas que representan observaciones y columnas P que representan variables. Número de componentes a extraer.
