Independent component analysis (ICA) is becoming an increasingly important tool for analyzing large data sets. In essence, ICA separates an observed set of signal mixtures into a set of statistically independent component signals, or source signals. In so doing, this powerful method can extract the relatively small amount of useful information typically found in large data sets. The applications for ICA range from speech processing, brain imaging, and electrical brain signals to telecommunications and stock predictions.In Independent Component Analysis, Jim Stone presents the essentials of ICA and related techniques (projection pursuit and complexity pursuit) in a tutorial style, using intuitive examples described in simple geometric terms. The treatment fills the need for a basic primer on ICA that can be used by readers of varying levels of mathematical sophistication, including engineers, cognitive scientists, and neuroscientists who need to know the essentials of this evolving method.An overview establishes the strategy implicit in ICA in terms of its essentially physical underpinnings and describes how ICA is based on the key observations that different physical processes generate outputs that are statistically independent of each other. The book then describes what Stone calls "the mathematical nuts and bolts" of how ICA works. Presenting only essential mathematical proofs, Stone guides the reader through an exploration of the fundamental characteristics of ICA.Topics covered include the geometry of mixing and unmixing; methods for blind source separation; and applications of ICA, including voice mixtures, EEG, fMRI, and fetal heart monitoring. The appendixes provide a vector matrix tutorial, plus basic demonstration computer code that allows the reader to see how each mathematical method described in the text translates into working Matlab computer code.
發表於2024-11-27
Independent Component Analysis: A Tutorial Introduction 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
圖書標籤: 計算機 科學 數學
ICA入門。第七章重點,頗有難度。大三以後自己數學就進入小學水平,無語。作者本身是心理學研究者,因此他盡可能使本書在缺乏數學基礎的情況下仍有易讀性。當然他也強調瞭具有一些數學背景的讀者也能有相當的收獲。所以,一般的心理學研究生想通讀或完全理解本書所有推理內容是很難的(其實心理測量學用得最多的還是相關層麵的PCA和PAF,不會涉及到獨立層麵)。但是無所謂,如果隻是想進一步學習ICA based LiNGAM基本知道思路就可以,即瞭解BSS是做什麼用的,再看看常見的非高斯性最大化,聯閤信息熵最大化的思路即可。因為直接做ICA的心理學方嚮還是和腦成像圖信號和腦電聲信號有關。(ps作者第四章矩陣有些符號用得不夠嚴謹,影響閱讀體驗扣一星)
評分ICA入門。第七章重點,頗有難度。大三以後自己數學就進入小學水平,無語。作者本身是心理學研究者,因此他盡可能使本書在缺乏數學基礎的情況下仍有易讀性。當然他也強調瞭具有一些數學背景的讀者也能有相當的收獲。所以,一般的心理學研究生想通讀或完全理解本書所有推理內容是很難的(其實心理測量學用得最多的還是相關層麵的PCA和PAF,不會涉及到獨立層麵)。但是無所謂,如果隻是想進一步學習ICA based LiNGAM基本知道思路就可以,即瞭解BSS是做什麼用的,再看看常見的非高斯性最大化,聯閤信息熵最大化的思路即可。因為直接做ICA的心理學方嚮還是和腦成像圖信號和腦電聲信號有關。(ps作者第四章矩陣有些符號用得不夠嚴謹,影響閱讀體驗扣一星)
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