Počet záznamů: 1
Advances in Independent Component Analysis and Learning Machines
- 1.
SYSNO ASEP 0444036 Druh ASEP M - Kapitola v monografii Zařazení RIV C - Kapitola v knize Název Improved variants of the FastICA algorithm Tvůrce(i) Koldovský, Zbyněk (UTIA-B) RID
Tichavský, Petr (UTIA-B) RID, ORCIDCelkový počet autorů 2 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 stran s. 53-74 Poč.str. 22 s. Poč.str.knihy 296 Forma vydání Tištěná - P Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. GB - Velká Británie Klíč. slova independent component analysis ; blind source separation ; FastICA ; efica ; Cramer-Rao lower bound Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum CEP GA14-13713S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UTIA-B - RVO:67985556 DOI 10.1016/B978-0-12-802806-3.00002-6 Anotace The 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. Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2016
Počet záznamů: 1