Počet záznamů: 1  

Advances in Independent Component Analysis and Learning Machines

  1. 1.
    SYSNO ASEP0444036
    Druh ASEPM - Kapitola v monografii
    Zařazení RIVC - Kapitola v knize
    NázevImproved variants of the FastICA algorithm
    Tvůrce(i) Koldovský, Zbyněk (UTIA-B) RID
    Tichavský, Petr (UTIA-B) RID, ORCID
    Celkový počet autorů2
    Zdroj.dok.Advances in Independent Component Analysis and Learning Machines. - Londýn : Elsevier, 2015 / Bingham Ella ; Kaski Samuel ; Laaksonen Jorma ; Lampinen Jouko - ISBN 978-0-12-802806-3
    Rozsah strans. 53-74
    Poč.str.22 s.
    Poč.str.knihy296
    Forma vydáníTištěná - P
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.GB - Velká Británie
    Klíč. slovaindependent component analysis ; blind source separation ; FastICA ; efica ; Cramer-Rao lower bound
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    CEPGA14-13713S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    DOI10.1016/B978-0-12-802806-3.00002-6
    AnotaceThe article presents a survey of improved variants of the famous FastICA algorithm for Independent Component Analysis. Variants of the algorithm tailored to separate mixtures of stationary non-Gaussian signals and mixtures of nonstationary (block-wise stationary) non-Gaussian signals are described. Performance analyses of the algorithms are given and compared to the respective Cramer-Rao lower bounds. The behavior of FastICA variants when additive noise is present in the signal mixture is studied through a bias analysis.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2016
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.