Independent Component Analysis

资 源 简 介

Independent Component Analysis

详 情 说 明

独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）是一种用于盲源分离的统计方法，它通过假设观测信号是多个独立源信号的线性组合，试图恢复这些未知的源信号。ICA的一个核心假设是源信号具有非高斯分布特性，这使得它与主成分分析（PCA）不同，后者假设高斯分布且仅关注方差最大化。

在最大似然方法中，ICA的目标是找到一个变换矩阵，使得变换后的信号尽可能相互独立。最大似然估计通过优化似然函数来实现这一点，通常采用梯度上升或自然梯度等优化算法。其核心思想是找到源信号的联合概率密度函数的估计，使其在统计上最有可能生成观测数据。

ICA在信号处理中有广泛的应用，如语音分离、脑电图（EEG）信号分析以及金融时间序列的去噪。通过最大化非高斯性（通常使用负熵或峭度作为度量），ICA能够有效地分离混合信号，揭示潜在的独立成分。这种方法尤其适用于源信号具有显著统计独立性的场景。