Análisis de Componentes Independientes: Principios y práctica

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Título original:

Independent Component Analysis: Principles and Practice

Contenido del libro:

El análisis de componentes independientes (ICA) es una herramienta importante para modelar y comprender conjuntos de datos empíricos. Perteneciente a la clase de los modelos lineales generales, es un método para separar fuentes independientes de datos linealmente mezclados.

ICA proporciona una mejor descomposición que otros modelos bien conocidos, como el análisis de componentes principales. Este libro autocontenido contiene una serie estructurada de artículos editados por destacados investigadores en este campo e incluye una amplia introducción al ICA. En él se repasan las principales bases teóricas desde una perspectiva moderna, se analizan los avances actuales y se describen con detalle numerosos casos prácticos de aplicaciones.

Las aplicaciones incluyen ejemplos biomédicos, eliminación de ruido en señales e imágenes y comunicaciones móviles. El libro analiza el ICA en el marco de los modelos lineales generales, pero también lo compara con otros paradigmas, como las redes neuronales y los métodos de modelado gráfico.