文献
J-GLOBAL ID：200902152222250400   整理番号：99A0314629

混合部分Gaussと超Gaussソースのための拡張形infomaxアルゴリズムを用いた独立成分分析

Independent Component Analysis Using an Extended Infomax Algorithm for Mixed Subgaussian and Supergaussian Sources.
著者 (3件)：
LEE T-W

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(Salk Inst., CA, USA)

Salk Inst., CA, USA について

, 
GIROLAMI M

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(Univ. Paisley, GBR)

Univ. Paisley, GBR について

, 
SEJNOWSKI T J

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(Salk Inst., CA, USA)

Salk Inst., CA, USA について


資料名：
Neural Computation  (Neural Computation)

Neural Computation について


巻： 11  号： 2  ページ： 417-441  発行年： 1999年02月15日 
JST資料番号： W0257A  ISSN： 0899-7667  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)
抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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混合部分Gaussと超Gaussソースの一般的安定性規範を満...
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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*信号解析

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準シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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ソース分離

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分類 (1件)：
分類
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パターン認識 
(JE07000S)

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タイトルに関連する用語 (4件)：
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拡張

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アルゴリズム

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独立成分分析

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