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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Electrical Engineering and Information Science Journal of Electrical Engineering and Information Science Vol.4 No.6
- 발행연도
- 1999.12
- 수록면
- 773 - 779 (7page)
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Independent component analysis (ICA) is a statistical method, the goal of which is to decompose sensor signals (observations) into a linear sum of statistically independent components. Most existing methods for ICA have not taken the temporal structure of sources into account. This paper presents an ICA method which incorporates with the temporal structure of sources, hence the resulting algorithm is efficient for the separation of mixtures of temporally correlated sources. Useful behavior of the proposed method is demonstrated through computer simulations.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Background
Ⅲ. Source Model
Ⅳ. Learning Algorithm
Ⅴ. Computer Simulations
Ⅵ. Conclusions
Acknowledgments
References
저자소개
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