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 ...
Bibliographische Daten exportieren
| Dokumentenart: | Buchkapitel |
|---|---|
| Datum: | 2005 |
| Institutionen: | Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang |
| 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: | 24 Mai 2018 12:16 |
| Dokumenten-ID: | 17092 |
