स्वतंत्र घटक विश्लेषण (ICA)
स्वतंत्र घटक विश्लेषण (ICA) एक बहुभिन्नरूपी सिग्नल को योगात्मक, सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र उप-घटकों में अलग करने के लिए एक कम्प्यूटेशनल विधि है। पियरे कॉमन द्वारा 1994 में औपचारिक रूप से प्रस्तुत, ICA ब्लाइंड सोर्स सेपरेशन के लिए मूलभूत ढाँचा बन गया और न्यूरोइमेजिंग (fMRI, EEG), स्पीच प्रोसेसिंग और बायोमेडिकल सिग्नल विश्लेषण में व्यापक रूप से लागू होता है।
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स्रोत
- Comon, P. (1994). Independent component analysis, a new concept? Signal Processing, 36(3), 287–314. DOI: 10.1016/0165-1684(94)90029-9 ↗
- Hyvärinen, A., Karhunen, J., & Oja, E. (2001). Independent Component Analysis. Wiley. ISBN: 978-0-471-40540-5
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ScholarGate. (2026, June 3). Independent Component Analysis (ICA). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/independent-component-analysis
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