ICA 国际通信机构(International Communications Agency);国际合作总署(International Cooperative Administration);国际档案理事会(International Council on
ICA:
独立成分分析
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异,认为测试样本与满足最小距离的训练样本属于同一种表情。