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  Robust ICA for Super-Gaussian Sources

Meinecke, F., Harmeling, S., & Müller, K.-R. (2004). Robust ICA for Super-Gaussian Sources. Independent Component Analysis and Blind Signal Separation: Fifth International Conference (ICA 2004), 217-224.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D7A9-1 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D7AA-0
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Meinecke, F, Autor
Harmeling, S1, Autor           
Müller, K-R1, Autor           
Puntonet A. Prieto, C. G., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Most ICA algorithms are sensitive to outliers. Instead of robustifying existing algorithms by outlier rejection techniques, we show how a simple outlier index can be used directly to solve the ICA problem for super-Gaussian source signals. This ICA method is outlier-robust by construction and can be used for standard ICA as well as for over-complete ICA (i.e. more source signals than observed signals (mixtures)).

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2004-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/b100528
BibTex Citekey: 6352
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Fifth International Conference on Independent Component Analysis and Blind Signal Separation
Veranstaltungsort: Granada, Spain
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Independent Component Analysis and Blind Signal Separation: Fifth International Conference (ICA 2004)
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 217 - 224 Identifikator: -