具体描述
独立分量分析是20世纪末发展起来的一类多通道信号分解方法，是信号处理技术发展中的一项前沿热点。本书着重对其基本原理与工程应用进行较系统的介绍。全书共分9章，内容包括预备知识、优化判据、优化算法、卷积混合情况、稀疏分量分析及生物医学工程领域内的应用等。最后还给出ICA网上资源的概要，以便读者从网上了解ICA技术的新发展和动向。
本书在编写中结合了作者多年研究生教学的经验和科研组的一些研究成果，同时参阅了大量国内外期刊的研究报道。叙述中注意适应工程技术人员的认识与需要,力求从工程技术观点，使用工程术语来阐述问题； 加强物理概念的说明,避免过于抽象，便于工程技术人员理解与自学，并加强与应用的结合。本书是一本导引性较强的基础著作。
本书适于作为高等学校教师及研究生的参考教材，或供从事信号处理的科技工作者自学或进修选用。
作者简介
目录信息
附录A 有关独立分量分析的若干专著
参考文献
第2章 预备知识
2.1 概述
2.2 概率与统计特征
2.2.1 有关概率的复习
2.2.2 特征函数
2.2.3 高阶统计量
2.2.4 联合累计量的一些性质
2.3 有关信息论的基础知识
2.3.1 熵
2.3.2 KullbackLeibler散度
2.3.3 互信息
2.3.4 负熵
2.4 信号通过线性系统前后有关信息特征的变化
2.4.1 问题的提出
2.4.2 主要关系
2.5 概率密度函数的级数展开
附录B 矢量梯度与矢量矩阵
参考文献
第3章 ICA问题的一般提法与优化判据
3.1 概述
3.2 从信息论框架下介绍各种独立性判据
3.2.1 利用统计独立性与互信息测度间的关系
3.2.2 信息极大化判据
3.2.3 极大似然判据
3.2.4 直接用高阶统计量作独立性判据
3.3 判据的近似逼近
3.4 非线性主分量分解
3.4.1 主分量分解与球化
3.4.2 非线性主分量分析
参考文献
第4章 独立分量分解的优化算法(一)—— 批处理
4.1 概述
4.2 成对数据旋转法(Jacobi法)及极大峰度法(Maxkurt法)
4.2.1 Ｇivens旋转
4.2.2 极大峰度法
4.3 特征矩阵的联合近似对角化法（JADE法）
4.3.1 四维累计量矩阵及其特征分解
4.3.2 JADE法
4.4 一些其他的批处理算法
4.4.1 四阶盲辨识（FOBI）
4.4.2 混合法
4.5 应用举例
4.5.1 把JADE和SOBI结合起来进行ICA
4.5.2 FOBI算法及其变种
附录C (44)式的推导
参考文献
第5章 独立分量分解的优化算法(二)—— 自适应算法
5.1 概述
5.2 常规的随机梯度法
5.2.1 球化阵的自适应算法
5.2.2 信息极大(Infomax)法（最大熵法）
5.2.3 互信息极小(MMI)法
5.3 自然梯度与相对梯度
5.3.1 自然梯度
5.3.2 相对梯度
5.4 串行矩阵更新及其自适应算法
5.4.1 串行矩阵更新及其特点
5.4.2 串行更新的自适应算法
5.5 扩展的Infomax法
5.6 非线性PCA的自适应算法
……
第6章 独立分量的逐次提取——探查性投影追踪(EPP)
第7章 独立信源经卷积后的IC分解
第8章 信号的稀疏分量分析
第9章 独立分量分析的应用
后记 ICA网络资源概要
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
对于《独立分量分析的原理与应用》这本书，我一直充满了好奇，尤其是在我深入研究机器学习和模式识别领域后，我逐渐认识到，许多现实世界中的复杂数据，都并非由单一的、独立的因素决定，而是多个潜在的、相互独立但又混合在一起的因素共同作用的结果。比如，在图像识别中，一张人脸的图像可能混合了光照、表情、角度等多个独立因素的影响；在自然语言处理中，一段文本的语义可能包含了作者的情感、主题、语言风格等多个独立的信息维度。我希望这本书能够为我揭示独立分量分析（ICA）是如何实现这种“解混合”的，它的核心思想是什么，以及它所依赖的统计学原理是什么。我对于ICA如何度量和利用“统计独立性”来分离信号感到非常着迷。我知道ICA与主成分分析（PCA）有所不同，PCA主要关注的是数据方差的最大化，而ICA则更进一步，追求的是分量之间的统计独立性，即使这些分量可能方差并不大。我希望书中能够详细阐述ICA的数学基础，例如它如何利用高阶统计量（如偏度、峰度）来捕捉信号的非高斯性，并以此为依据来寻找独立的源信号。此外，我非常期待书中能够提供一些关于ICA算法实现和应用的具体细节，例如，书中是否会介绍一些经典的ICA算法，如FastICA，并给出其算法流程和伪代码？在实际应用中，如何选择合适的ICA算法，以及如何处理数据中的噪声和异常值？我希望这本书能够成为我理解和掌握ICA技术的一本权威指南，让我能够将其应用到我的机器学习和模式识别研究中，从而更深入地分析和理解复杂的数据。
评分我之所以对《独立分量分析的原理与应用》这本书如此期待，完全是因为它精准地触及了我近期研究中的一个痛点。我目前正在进行一项关于多通道传感器数据融合的项目，在处理从多个传感器采集到的原始数据时，我发现这些信号之间存在着复杂的耦合和相互影响，有时候很难区分哪些是真实的、独立的信号源，哪些是由于传感器之间的串扰或者环境噪声引起的混合信号。我尝试过一些传统的信号处理方法，比如滤波和去噪，但效果并不理想，而且这些方法往往会丢失一部分原始信号的有效信息。当我了解到独立分量分析（ICA）的概念时，我感觉就像是找到了“救星”。ICA声称能够将观测到的混合信号分解成统计上相互独立的源信号，这正是我在数据融合过程中迫切需要的。我希望这本书能够详细阐述ICA的数学基础，特别是它如何利用高阶统计量来度量信号的非高斯性，并以此为依据来寻找独立的源信号。我很好奇，在实际应用中，如何选择合适的ICA算法，以及如何设置算法的参数才能获得最佳的分离效果。我对于书中是否会提供一些关于ICA算法实现上的建议和技巧感到非常好奇，例如，如何处理欠定盲源分离（当源信号数量多于观测信号数量时）？或者如何评估分离出来的分量是否真的独立？除了理论和算法，我更看重的是书中的“应用”部分。我希望作者能够通过具体案例，展示ICA如何在不同的领域发挥作用，比如在生物医学信号处理、通信系统、以及模式识别等领域。如果能有相关的开源代码或者详细的实验步骤，那就更完美了，这样我就可以尝试将ICA应用到我自己的数据上，验证它的有效性，并从中学习到更多实用的经验。
评分对于《独立分量分析的原理与应用》这本书，我的关注点主要在于它如何能够帮助我理解并解决我目前在研究中遇到的一个核心问题：如何从高度耦合的多变量数据中提取出真正独立的驱动因素。我所研究的领域涉及复杂的系统动力学，其中观察到的变量往往是多个潜在的、相互独立的内在因素在不同程度上的混合表现。这些内在因素可能是影响系统行为的关键参数，但它们本身是相互独立的，并且各自遵循不同的变化规律。我希望通过这本书，能够深入理解独立分量分析（ICA）的核心思想，它如何利用统计上的独立性来区分和分离这些潜在的驱动因素，即使这些因素的混合比例在不同观测时段是变化的。我对于ICA的数学基础，尤其是它如何利用高阶统计量来捕捉信号的非高斯性，感到非常好奇，因为我意识到，仅仅依靠二阶统计量（如协方差）是不够的，无法完全揭示信号的独立性。我期待书中能够详细介绍ICA算法的推导过程，以及在实际应用中，如何选择合适的ICA算法，如何处理观测信号数量不足（欠定盲源分离）或者信号带有噪声的情况。我更希望书中能够提供一些关于ICA在复杂系统分析、因子分析、或者时间序列分解等领域的应用案例，能够展示ICA如何有效地揭示隐藏在观测数据背后的独立结构，从而帮助我们更深入地理解系统的运行机制。这本书的出现，为我提供了探索和解决这类问题的有力工具。
评分这本书的书名是《独立分量分析的原理与应用》，这本书的作者是一位在信号处理领域享有盛誉的专家，他对独立分量分析（ICA）有着深入的研究和独到的见解。我之所以选择这本书，完全是因为我对ICA这个概念本身充满了好奇，尤其是在我接触到的某些复杂信号处理场景中，我隐约感觉到ICA或许能提供一种全新的、更具洞察力的解决方案。我的背景是通信工程，虽然学过一些基础的信号处理理论，比如傅里叶变换、小波变换等等，也理解了它们在信号分解和分析中的作用，但总觉得这些工具在面对高度混合、来源不明的信号时，显得有些力不从心。我希望通过阅读这本书，能够系统地了解ICA究竟是什么，它的核心思想是什么，以及它在实际应用中能解决哪些具体的问题。我对它在脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）信号分析中的应用特别感兴趣，因为我曾经在一些科学报道中读到过，ICA能够有效地从这些复杂的生理信号中分离出有用的信息，从而帮助科学家们更好地理解大脑活动。我也对ICA在音频信号处理中的应用感到好奇，比如从混合的语音信号中分离出 individual 的声音，这在很多场景下都有着重要的意义，比如在声纹识别、智能语音助手等领域。更深层次地，我也想了解ICA的数学基础，比如它所依赖的统计学原理，以及它的算法是如何实现的。我知道ICA不是一个简单的线性模型，它涉及到高阶统计量和非高斯性，这些都是我希望在书中能够得到清晰解答的。我对于书中的例证和案例分析也抱有很高的期望，我希望作者能够通过生动具体的例子，将抽象的理论概念具象化，让我能够更直观地理解ICA的工作原理和威力。总而言之，我希望这本书能为我打开一扇理解和应用ICA的大门，让我能够将所学知识应用到我自己的研究和项目中，解决实际遇到的问题，并在这个过程中获得新的启发和灵感。
评分我对“独立分量分析”这个词的兴趣，源于我的一次偶然接触。当时我在阅读一篇关于人机交互的论文，其中提到了一种利用脑电信号来控制计算机的方法。论文中简要地提及了ICA在脑电信号处理中的重要作用，能够有效地去除眼电、肌电等伪迹，从而获得更纯净的脑电信号。这让我对ICA产生了浓厚的兴趣，因为在我看来，能够从如此嘈杂、充满干扰的生理信号中提取出有用的信息，这简直是一项“奇迹”。我一直对人脑的工作机制非常着迷，而脑电信号又是研究人脑活动最直接的手段之一。如果ICA能够帮助我们更清晰地“听”到大脑的声音，那它无疑具有划时代的意义。我希望这本书能够深入浅出地讲解ICA的原理，特别是它与主成分分析（PCA）等其他降维或分离技术的区别和联系。我知道PCA关注的是方差最大化，而ICA则更侧重于成分之间的统计独立性。这种“独立性”是如何被数学化的？它又如何能够从混合信号中找到这些独立的源信号？我非常期待书中能够提供详细的算法描述，甚至是不同ICA算法的比较和优劣分析。更重要的是，我希望通过这本书，能够了解ICA在更广泛领域的应用，比如在金融市场数据分析中，是否能用来发现潜在的驱动因素？在图像处理中，是否能用于特征提取或图像去噪？我希望这本书能够提供一个全面的视角，让我看到ICA的潜力和价值，并激发我将这项技术应用到我自己的研究领域，例如，我在研究一些生理传感器的信号时，也经常会遇到信号混合和噪声干扰的问题，我相信ICA或许能提供有效的解决方案。
评分我之所以对《独立分量分析的原理与应用》这本书抱有浓厚的兴趣，源于我近期在研究一种新型的传感网络数据分析问题。在这个网络中，每个传感器节点采集到的数据实际上是多个独立物理现象在不同位置、不同时间点的叠加结果。这些独立现象可能是我们想要探测的目标信号，也可能是我们想要排除的环境干扰。如何从这些高度混合、并且相互之间没有明显相关性的观测信号中，精确地分离出每一个独立的信号源，是我目前面临的一个重大挑战。我曾经尝试过一些经典的多变量统计分析方法，但它们在处理具有高度非线性和复杂相互作用的数据时，表现出了明显的局限性。当我了解到独立分量分析（ICA）是一种能够将观测到的混合信号分解为统计上相互独立的源信号的技术时，我感到眼前一亮。我希望这本书能够系统地介绍ICA的理论基础，特别是其在统计学上的支撑，以及它如何利用高阶统计量来克服传统线性方法无法解决的盲源分离问题。我非常期待书中能够详细阐述ICA算法的推导过程，以及在实际应用中，如何处理各种可能出现的问题，例如，如何应对观测信号少于源信号（欠定盲源分离）的情况，或者如何选择合适的 ICA 算法来应对不同类型的数据。我特别希望能看到书中提供一些关于 ICA 在实际传感网络数据分析中的案例研究，能够展示 ICA 如何有效地从混合信号中提取出有用的信息，以及如何通过 ICA 分析来改进传感网络的性能或发现新的数据规律。这本书的出现，无疑为我解决当前研究难题提供了新的思路和方法。
评分我选择阅读《独立分量分析的原理与应用》这本书，完全是因为我对“盲源分离”这个概念着迷，尤其是在我学习了傅里叶变换、小波变换等信号分析工具后，我发现它们在处理混合信号时，往往难以将原始的独立信号源完全剥离出来。想象一下，在一个嘈杂的房间里，我们能够听到多个人的说话声、音乐声，甚至还有环境噪音，而我们的大脑却能够神奇地聚焦于某一个人的声音，并将其与其他人区分开来。我想知道，独立分量分析（ICA）是否能够实现类似的“分离”能力，能否在不了解源信号特性和混合方式的情况下，将观测到的混合信号分解为统计上独立的原始信号。我对ICA的理论基础，特别是它如何利用统计学原理，如信息论中的互信息最小化或非高斯性最大化，来寻找独立的源信号感到非常好奇。我希望书中能够清晰地解释这些概念，并提供严谨的数学推导，让我能够理解其背后的逻辑。同时，我非常期待书中能够提供关于ICA算法实现的详细介绍，比如，是否有不同的ICA算法，它们各自的优缺点是什么，以及在实际应用中应该如何选择。例如，在处理高维数据时，ICA的计算效率如何？如何判断分离出的分量是否真的代表了原始的独立信号源？我希望通过这本书，能够系统地学习ICA的技术，并了解它在不同领域的应用，例如在音频信号处理中分离语音，在医学影像分析中去除伪影，或者在金融数据分析中发现潜在的驱动因素。这本书将是我学习ICA、解决实际信号处理难题的重要参考。
评分对于《独立分量分析的原理与应用》这本书，我的兴趣点主要集中在其“原理”部分，因为我一直以来对信号的“解混合”问题有着强烈的求知欲。在我接触到的许多领域，比如音频信号处理、图像分析，甚至是在金融时间序列分析中，我们经常会遇到一个情况：我们能够观测到的信号，实际上是多个独立信号混合在一起的结果。例如，在一个多人对话的录音中，我们听到的就是所有说话人声音的混合；在一张照片中，看到的可能是物体本身的颜色、光照的影响以及相机传感器产生的噪声的混合。如何将这些混合在一起的信号，准确地还原出其原始的、独立的组成部分，一直是信号处理领域的一个重要课题。我希望这本书能够清晰地解释ICA的核心思想，它所依赖的统计学原理，以及其数学模型是如何建立的。我特别好奇ICA是如何利用“统计独立性”这个概念来完成信号分离的，因为直观上，我们知道不同声源的声音是独立的，但是如何用数学语言来精确地描述和量化这种独立性，并在此基础上设计出有效的算法，这让我感到非常着迷。我希望书中能够提供一些关于ICA算法的详细介绍，包括它与主成分分析（PCA）等方法的异同，以及不同ICA算法（如FastICA, Infomax等）的特点和适用场景。此外，我希望书中能有严谨的数学推导，让我能够理解这些算法背后的逻辑。虽然“应用”部分也是我关注的重点，但对于我来说，只有深刻理解了“原理”，才能更好地掌握和应用这项技术，并能够根据实际情况对其进行改进和优化。
评分在翻阅这本书之前，我对于“独立分量分析”这个术语一直停留在模糊的概念层面。它听起来像是某种“解耦”或“分离”的技术，能够将一个复杂的混合信号拆解成其原始的、相互独立的组成部分。我之所以会被它吸引，很大程度上是因为我在处理一些实际数据时，经常会遇到“鸡尾酒会效应”——在嘈杂的环境中，我们的大脑能够神奇地将目标声音从众多背景噪音中分辨出来。我想知道，ICA是否能模拟或者实现这种人类感知能力？它是否能像“魔法”一样，将一个包含多种声源、甚至包括环境噪音的录音，精准地还原出每一个独立的声源？这种分离能力在很多领域都有着巨大的潜力，比如在智能安防系统中，从监控录音中分离出特定人物的对话，或者在医学诊断中，从生理信号中识别出异常的模式。我对于ICA的理论基础，尤其是它如何定义和度量“独立性”，感到非常好奇。我听说它涉及到信息论和高阶统计量，这对我这个非数学专业背景的读者来说，既有吸引力，又带着一丝挑战。我期待这本书能够用一种循序渐进的方式，将这些复杂的数学概念解释清楚，并且提供足够的数学推导和证明，让我能够理解其原理的严谨性。同时，我更关心的是它在“应用”层面的展示，比如它在哪些具体的科学研究、工程实践、或者工业生产中得到了成功的应用。我希望书中能够包含大量的真实世界案例，最好还能有相应的代码实现或者伪代码，这样我就能够更直观地理解如何将ICA的思想转化为实际可操作的算法。这本书的出现，让我对解决一些曾经棘手的信号处理问题充满了期待，我希望它能成为我探索复杂信号世界的一把利器。
评分在我接触到“独立分量分析”（ICA）这个概念时，我脑海中立刻浮现出“解构”和“还原”的画面。我一直在思考，如何将一个看似混乱、复杂混合在一起的信号，还原成它最原始、最纯粹的独立组成部分。我之前对信号处理的理解，更多地停留在滤波、降噪等手段，这些方法虽然能改善信号质量，但往往无法真正地分离出潜在的独立信号源。ICA所宣称的“盲源分离”能力，让我觉得它是一种更深层次、更强大的信号处理工具。我尤其对它在生物医学信号分析中的应用感到兴奋，比如在脑电图（EEG）和肌电图（EMG）信号的处理中，经常需要从混合的信号中分离出有用的生理信息，同时去除各种伪迹。我希望这本书能够系统地介绍ICA的理论基础，特别是它如何利用统计学的概念，比如信息论和高阶统计量，来定义和度量信号的独立性，并以此为基础构建分离算法。我很好奇ICA的数学模型是如何建立的，它背后有哪些严谨的推导和证明？我同样期待书中能够提供一些关于ICA算法的详细介绍，包括它的工作原理、不同算法的优缺点以及适用场景。更重要的是，我希望通过这本书，能够了解ICA在实际应用中的案例，例如，它如何被用于音频信号的分离，或者在通信系统中如何用于信号的解混合。如果书中能够提供一些可操作的示例代码或者实现思路，那就更好了，这样我就可以尝试将ICA应用到我自己的研究项目中，并从实践中加深对它的理解。
评分国内的书读起来都比较吃力，因为公式太多，解释太少，但是个人感觉此书可以称为著，而不仅是编。 再看觉得从判据、优化算法、扩展的角度对ICA进行了总结，很好的专业参考书。
评分国内的书读起来都比较吃力，因为公式太多，解释太少，但是个人感觉此书可以称为著，而不仅是编。 再看觉得从判据、优化算法、扩展的角度对ICA进行了总结，很好的专业参考书。
评分国内的书读起来都比较吃力，因为公式太多，解释太少，但是个人感觉此书可以称为著，而不仅是编。 再看觉得从判据、优化算法、扩展的角度对ICA进行了总结，很好的专业参考书。
评分国内的书读起来都比较吃力，因为公式太多，解释太少，但是个人感觉此书可以称为著，而不仅是编。 再看觉得从判据、优化算法、扩展的角度对ICA进行了总结，很好的专业参考书。
评分国内的书读起来都比较吃力，因为公式太多，解释太少，但是个人感觉此书可以称为著，而不仅是编。 再看觉得从判据、优化算法、扩展的角度对ICA进行了总结，很好的专业参考书。
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