Analyse en composantes indépendantes
Définition
Dans le domaine du traitement des signaux, l'analyse en composantes indépendantes (ICA) est un traitement statistique permettant de séparer un signal multivarié en sous-composantes indépendantes.
Compléments
L'illustration classique de l'usage de l'analyse en composantes indépendantes est celle de la soirée cocktail (cocktail party problem) où les discussions se superposent. Grâce à L'ACI, il est possible d'isoler la voix d'un interlocuteur en particulier.
Pour ce faire, on suppose qu'au plus une sous-composante est gaussienne et que les sous-composantes sont statistiquement indépendantes les unes des autres.
L'analyse en composantes indépendantes est une méthode d'analyse des données qui relève des statistiques, des réseaux de neurones et du traitement du signal. Il s'agit d'une approche de modélisation factorielle linéaire qui cherche à séparer un signal observé en de nombreux signaux sous-jacents, mis à l'échelle et additionnés pour définir les données observées. Ces signaux sont censés être totalement indépendants plutôt que simplement décorrélés les uns des autres.
Voir analyse en sous-espaces indépendants.
Français
analyse en composantes indépendantes
ACI
Anglais
independent component analysis
ICA
Sources
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
