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獨立成分分析(ICA)已經成為近年來神經網絡、高級統計學和信號處理等研究領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用前景。本書(英文原版)是國際上第一本對ICA這門新技術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的相應數學基礎背景材料。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用。
全書分為四個部分，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學知識，第二部分（第7章至第14章）是本書的重點，詳細講述了基本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方法在不同領域的應用做了生動的闡述。
本書可作為不同工程應用領域的大學教師、研究生和科技工作者的ICA入門教材；而對于探索ICA技術的專業研究人員來說，本書也是一本極有價值的參考書。
全書分為四個部分，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學知識，第二部分（第7章至第14章）是本書的重點，詳細講述了基本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方法在不同領域的應用做了生動的闡述。
本書可作為不同工程應用領域的大學教師、研究生和科技工作者的ICA入門教材；而對于探索ICA技術的專業研究人員來說，本書也是一本極有價值的參考書。
作者簡介
海韋里恩，博士，芬蘭科學院資深院士，目前在芬蘭赫爾辛基技術大學神經網絡研究中心工作。
目次
第1章 引論
第一部分 數學預備知識
第2章 隨機向量和獨立性
第3章 梯度和最優化方法
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 什麼是獨立成分分析
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 基於張量的ICA估計方法
第12章 基於非線性去相關和非線性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 使用時間結構的方法
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的應用
第21章 基於ICA的特徵提取
第22章 ICA在腦成像中的應用
第23章 無線通信
第24章 ICA的其他應用
參考文獻
中英文術語對照
第一部分 數學預備知識
第2章 隨機向量和獨立性
第3章 梯度和最優化方法
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 什麼是獨立成分分析
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 基於張量的ICA估計方法
第12章 基於非線性去相關和非線性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 使用時間結構的方法
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的應用
第21章 基於ICA的特徵提取
第22章 ICA在腦成像中的應用
第23章 無線通信
第24章 ICA的其他應用
參考文獻
中英文術語對照
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