haku: @instructor Ollila, Esa / yhteensä: 2
viite: 2 / 2
« edellinen | seuraava »
Tekijä: | Basiri, Shahab |
Työn nimi: | Hypothesis Testing in Independent Component Analysis / Blind Source Separation |
Julkaisutyyppi: | Diplomityö |
Julkaisuvuosi: | 2014 |
Sivut: | vi + 52 Kieli: eng |
Koulu/Laitos/Osasto: | Sähkötekniikan korkeakoulu |
Oppiaine: | Signaalinkäsittely (S3013) |
Valvoja: | Koivunen, Visa |
Ohjaaja: | Ollila, Esa |
Elektroninen julkaisu: | http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201403061525 |
OEVS: | Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossaOppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa. Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/ Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.
Kirjautuminen asiakaskoneille
Opinnäytteen avaaminen
Opinnäytteen lukeminen
Opinnäytteen tulostus
|
Sijainti: | P1 Ark Aalto 1143 | Arkisto |
Avainsanat: | ICA hypothesis testing fast and robust bootstrap confidence interval |
Tiivistelmä (eng): | Independent component analysis (ICA) is a widely used technique for extracting latent (unobserved) source signals from observed multidimensional measurements. Up to date, the estimation problems in ICA are thoroughly studied whereas the statistical inference (hypothesis testing) in ICA is still in its infancy. In this thesis we construct fast and robust bootstrap hypotheses on the coefficients of the mixing matrix in ICA model to investigate contribution of a specific source signal-of-interest onto a specific sensor (mixture variable). Such testing procedure can be used e.g. to detect if a mixture is severely affected by a specific kind of noise or to propose an optimum setup of the recording sensors, which facilitates dimensionality reduction in high-dimensional signal separation problems. The fast and robust bootstrap method has given the tests great potential of being used in real-world ICA analysis of high-dimensional data sets e.g. in biomedical applications. |
ED: | 2014-03-06 |
INSSI tietueen numero: 48740
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI