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Multidimensional independent component analysis using characteristic functions

Theis, Fabian J. (2005) Multidimensional independent component analysis using characteristic functions. In: 13. European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2005; 4 - 8 September 2005, Antalya, Turkey; proceedings; conference CD.

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Zusammenfassung

The goal of multidimensional independent component analysis (MICA) lies in the linear separation of data into statistically independent groups of signals. In this work, we give an elementary proof for the uniqueness of this problem in the case of equally sized subspaces, showing that the separation matrix is essentially unique except for row permutation and scaling. The proof is based on the ...

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Dokumentenart:Buchkapitel
Datum:2005
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Identifikationsnummer:
WertTyp
Nicht ausgewählt
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Unbekannt / Keine Angabe
An der Universität Regensburg entstanden:Unbekannt / Keine Angabe
Eingebracht am:13 Okt 2010 05:54
Zuletzt geändert:13 Okt 2010 05:54
Dokumenten-ID:17092
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