百科释义
报错在信号处理中，独立成分分析（ICA）是一种用于将多元信号分离为加性子分量的计算方法。这是通过假设子分量是非高斯信号，并且在统计上彼此独立来完成的。ICA是盲源分离的特例。一个常见的示例应用程序是在嘈杂的房间中聆听一个人的语音的“ 鸡尾酒会问题 ”。ICA(Independent Component Correlation Algorithm)是一种函数，X为n维观测信号矢量，S为独立的m（m＜=n）维未知源信号矢量，矩阵A被称为混合矩阵。ICA的目的就是寻找解混矩阵W（A的逆矩阵），然后对X进行线性变换，得到输出向量U。最简单的即为最近邻分类器（NNC）：用距离参数表示训练集模板与测试样本的差... 查看百科
注：百科释义来自于百度百科，由网友自行编辑。