Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Điện - Điện tử
Independent component analysis P13
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Independent component analysis P13
Phương Nghi
53
10
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Practical Considerations In the preceding chapters, we presented several approaches for the estimation of the independent component analysis (ICA) model. In particular, several algorithms were proposed for the estimation of the basic version of the model, which has a square mixing matrix and no noise. Now we are, in principle, ready to apply those algorithms on real data sets. Many such applications will be discussed in Part IV. However, when applying the ICA algorithms to real data, some practical considerations arise and need to be taken into account. In this chapter, we discuss different problems that may arise, in particular, overlearning. | Independent Component Analysis. Aapo Hyvarinen Juha Karhunen Erkki Oja Copyright 2001 John Wiley Sons Inc. ISBNs 0-471-40540-X Hardback 0-471-22131-7 Electronic 13 Practical Considerations In the preceding chapters we presented several approaches for the estimation of the independent component analysis ICA model. In particular several algorithms were proposed for the estimation of the basic version of the model which has a square mixing matrix and no noise. Now we are in principle ready to apply those algorithms on real data sets. Many such applications will be discussed in Part IV. However when applying the ICA algorithms to real data some practical considerations arise and need to be taken into account. In this chapter we discuss different problems that may arise in particular overlearning and noise in the data. We also propose some preprocessing techniques dimension reduction by principal component analysis time filtering that may be useful and even necessary before the application of the ICA algorithms in practice. 13.1 PREPROCESSING BY TIME FILTERING The success of ICA for a given data set may depend crucially on performing some application-dependent preprocessing steps. In the basic methods discussed in the previous chapters we always used centering in preprocessing and often whitening was done as well. Here we discuss further preprocessing methods that are not necessary in theory but are often very useful in practice. 263 264 PRACTICAL CONSIDERATIONS 13.1.1 Why time filtering is possible In many cases the observed random variables are in fact time signals or time series which means that they describe the time course of some phenomenon or system. Thus the sample index in Xi t is a time index. In such a case it may be very useful to filter the signals. In other words this means taking moving averages of the time series. Of course in the ICA model no time structure is assumed so filtering is not always possible If the sample points x t cannot be ordered in any
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Data-driven human transcriptomic modules determined by independent component analysis
MetICA: Independent component analysis for high-resolution mass-spectrometry based non-targeted metabolomics
Aggregate blood pressure responses to serial dietary sodium and potassium intervention: Defining responses using independent component analysis
Báo cáo hóa học: "Research Article Independent Component Analysis for Magnetic Resonance Image Analysis"
Bài 1: Introduction(Independent component analysis (ICA)
Bài 7: What is Independent Component Analysis?
Báo cáo hóa học: " Research Article Cancelling ECG Artifacts in EEG Using a Modified Independent Component Analysis Approach"
Báo cáo hóa học: " Research Article WMicaD: A New Digital Watermarking Technique Using Independent Component Analysis"
Báo cáo hóa học: "A Reconfigurable FPGA System for Parallel Independent Component Analysis"
Báo cáo hóa học: " Blind Separation of Acoustic Signals Combining SIMO-Model-Based Independent Component Analysis and Binary Masking"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.