Slijepo razdvajanje signala i analiza nezavisnih komponenata

Prikazani su podaci za akademsku godinu: 2023./2024.

Nositelji

Prof. dr. sc.
Damir Seršić
Nasl. izv. prof. dr. sc.
Ivica Kopriva

Opis predmeta

Matematičke osnove: slučajni procesi, gradijenti i optimizacija, teorija informacija. Slijepo razdvajanje signala analizom principijelnih (PCA) i nezavisnih komponenata (ICA): uvjeti za egzistenciju rješenja. Informacijsko-teorijski pristup ICA. Ekvivalencija među pristupima ICA temeljenih na minimumu međusobne informacije, maksimumu negentropije. Jednokanalna i višekanalna slijepa dekonvolucija u vremenskom i frekvencijskom području

Studijski programi

Poslijediplomski doktorski

Literatura

Aapo Hyvärinen, Juha Karhunen, Erkki Oja (2004.), Independent Component Analysis, John Wiley & Sons
Andrzej Cichocki, Shun-ichi Amari (2002.), Adaptive Blind Signal and Image Processing, John Wiley & Sons
T. - M. Huang, V. Kecman, I. Kopriva (2006.), Kernel based Algorithms for Mining Huge Dana Sets: Supervised, Semi-supervised and Unsupervised Learning, Springer Series: Studies in Computational Intelligence, Vol. 17, XVI

Za studente

Izvedba

ID 154771
  Ljetni semestar
6 ECTS
R3 Engleski jezik
R1 E-učenje