獨立成分分析

出版時間：2007-6 出版社：電子工業(yè)出版社作者：Aapo Hyvarinen 頁數(shù)：354 字?jǐn)?shù)：595000 譯者：周宗潭
Tag標(biāo)簽：無

內(nèi)容概要

　　獨立成分分析(ICA)已經(jīng)成為近年來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高級統(tǒng)計學(xué)和信號處理等研究領(lǐng)域中最令人振奮的主題之一。ICA源自對客觀物理世界的抽象，它能夠有效地解決許多實際問題，具有強大的生命力和廣闊的工程應(yīng)用前景。本書(英文原版)是國際上第一本對ICA這門新技術(shù)進行全面介紹的綜合性專著，其中還包括了為理解和使用該技術(shù)的相應(yīng)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)背景材料。本書不僅介紹了ICA的基本知識與總體概況、給出了重要的求解過程及算法，而且還涵蓋了圖像處理、無線通信、音頻信號處理以及更多其他應(yīng)用?！　∪珪譃樗膫€部分，共24章。第一部分（第2章至第6章）介紹了本書所用到的主要數(shù)學(xué)知識，第二部分（第7章至第14章）是本書的重點，詳細(xì)講述了基本ICA模型及其求解過程，第三部分（第15章至第20章）討論了基本ICA模型的多種擴展形式，第四部分（第21章至第24章）對ICA方法在不同領(lǐng)域的應(yīng)用做了生動的闡述。　　本書可作為不同工程應(yīng)用領(lǐng)域的大學(xué)教師、研究生和科技工作者的ICA入門教材；而對于探索ICA技術(shù)的專業(yè)研究人員來說，本書也是一本極有價值的參考書。

作者簡介

海韋里恩，博士，芬蘭科學(xué)院資深院士，目前在芬蘭赫爾辛基技術(shù)大學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中心工作。

書籍目錄

第1章 引論第一部分 數(shù)學(xué)預(yù)備知識　第2章 隨機向量和獨立性　第3章 梯度和最優(yōu)化方法　第4章 估計理論　第5章 信息論　第6章 主成分分析和白化第二部分 獨立成分分析基本模型　第7章 什么是獨立成分分析　第8章 極大化非高斯性的ICA估計方法　第9章 ICA的極大似然估計方法　第10章 極小化互信息的ICA估計方法　第11章 基于張量的ICA估計方法　第12章 基于非線性去相關(guān)和非線性PCA的ICA估計方法　第13章 實際的考慮　第14章 基本ICA方法的綜述和比較第三部分 ICA的擴展及其相關(guān)方法　第15章 有噪聲的ICA模型　第16章 具有超完備基的ICA模型　第17章 非線性ICA　第18章 使用時間結(jié)構(gòu)的方法　第19章 卷積性混合和盲去卷積　第20章 ICA的其他擴展第四部分 ICA的應(yīng)用　第21章 基于ICA的特征提取　第22章 ICA在腦成像中的應(yīng)用　第23章 無線通信　第24章 ICA的其他應(yīng)用參考文獻(xiàn)中英文術(shù)語對照

編輯推薦

　　《獨立成分分析》可作為不同工程應(yīng)用領(lǐng)域的大學(xué)教師、研究生和科技工作者的ICA入門教材；而對于探索ICA技術(shù)的專業(yè)研究人員來說，《獨立成分分析》也是一本極有價值的參考書。

圖書封面

圖書標(biāo)簽Tags

無

評論、評分、閱讀與下載

還沒讀過(38)
勉強可看(277)
一般般(473)
內(nèi)容豐富(1961)
強力推薦(160)

獨立成分分析 PDF格式下載

用戶評論 (總計13條)

獨立成分分析(IndependentComponentAnalysis,ICA),是80年代興起的一種統(tǒng)計方法。他源于對混合信號的分離。最大的優(yōu)點是可以從眾多的觀測中分離出更加符合物理實際的成分。較PCA等有很多優(yōu)點，已經(jīng)應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，腦電波的分離，圖像分離與壓縮等等。這本書是一本譯著，其原作者是芬蘭有名的研究專家。內(nèi)容從ICA的基礎(chǔ)統(tǒng)計知識，到了ICA的理論分析，以及數(shù)值算法的簡介，到應(yīng)用研究。主要內(nèi)容涵蓋了：ICA，非線性ICA，帶誤差的ICA，具有自相關(guān)的ICA。圖像數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)一般是相互獨立的,所以ICA在圖像處理方面顯示了其獨有的優(yōu)越性，其應(yīng)用越來越多，如人臉識別、虹膜識別等。ICA方法正處在一個蓬勃發(fā)展的階段，新方法、新用途層出不窮。但在其理論研究方面還有很多問題沒有得到完善，其應(yīng)用方面還有很多地方可以拓展，特別是在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域，有必要進行更深入的研究和探討。
獨立成分分析(IndependentComponentAnalysis,ICA),是80年代興起的一種統(tǒng)計方法。他源于對混合信號的分離。最大的優(yōu)點是可以從眾多的觀測中分離出更加符合物理實際的成分。較PCA等有很多優(yōu)點，已經(jīng)應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，腦電波的分離，圖像分離與壓縮等等。這本書是一本譯著，其原作者是芬蘭有名的研究專家。內(nèi)容從ICA的基礎(chǔ)統(tǒng)計知識，到了ICA的理論分析，以及數(shù)值算法的簡介，到應(yīng)用研究。主要內(nèi)容涵蓋了：ICA，非線性ICA，帶誤差的ICA，具有自相關(guān)的ICA。翻譯者試圖采用中文傳遞給大家這些內(nèi)容。翻譯的易懂，適合初學(xué)者。
大師的書，由淺入深，經(jīng)典之作，研究盲源分離和獨立分量分析的人入門必選
非常好的入門教材
內(nèi)容和翻譯質(zhì)量都不錯，就是價格比較貴
很實用，內(nèi)容詳實易懂
我是初學(xué)，感覺還不錯，比想象的好，雖然不是完美
獨立成分分析很好的一本中文書
很全面很基礎(chǔ)后部章節(jié)也有拓展可以給研究提供一定思路
好好好，就是翻譯有些地方不好。
幫同學(xué)訂的書，結(jié)果到的時候書竟然是破的，半本都沒法看，還好及時退貨了。在當(dāng)當(dāng)訂書四次，有兩次都有殘書，希望以后多注意
　　這本書主要內(nèi)容是獨立成分分析，但為了講清楚這個問題，他還花了相當(dāng)?shù)钠宓闹饕臄?shù)學(xué)的理論，講數(shù)學(xué)的這一部分與主要內(nèi)容ICA同樣經(jīng)典。很好的一本書。
　　
　　到處找了一下，暫時好像只有騰訊的QQ商城有售了。當(dāng)當(dāng)卓越京東都已經(jīng)斷貨
　　這本書對做盲源分離分離的同學(xué)會很有用，對ICA的講解很透徹，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不太好的同學(xué)讀起來也不會感覺太難，本書前面有相關(guān)的數(shù)學(xué)背景知識介紹，書中提到的一些算法的源代碼也可以從網(wǎng)絡(luò)上下到

獨立成分分析

用戶評論 (總計13條)

推薦圖書

相關(guān)圖書