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- Cómo hacer un análisis de componentes independientes?
- ¿Para qué se utiliza el análisis de componentes independientes??
- ¿Qué es ICA y PCA??
- ¿Qué es ICA en EEG??
Cómo hacer un análisis de componentes independientes?
En el procesamiento de señales, el análisis de componentes independientes (ICA) es un método computacional para separar una señal multivariada en subcomponentes aditivos. Esto se hace asumiendo que, como máximo, un subcomponente es gaussiano y que los subcomponentes son estadísticamente independientes entre sí.
¿Para qué se utiliza el análisis de componentes independientes??
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 es ICA y PCA??
Análisis de componentes independientes (ICA)
El análisis de componentes principales (PCA) ICA optimiza las estadísticas de orden superior, como la curtosis. PCA optimiza la matriz de covarianza de los datos que representa estadísticas de segundo orden. ICA encuentra componentes independientes. PCA encuentra componentes no correlacionados.
¿Qué es ICA en EEG??
El análisis de componentes independientes (ICA) a menudo se usa en la etapa de preprocesamiento de señal en el análisis EEG para su capacidad para filtrar artefactos de la señal. Los beneficios de usar ICA son los más evidentes cuando se registra la señal multicanal.
