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El artículo se utiliza principalmente para proporcionar la equivalencia de dos algoritmos de análisis de componentes independientes (ICA) basados en la teoría de la información (IB). Desde el punto de vista de la teoría de la información, intentamos explicar los dos algoritmos clásicos de ICA a través del concepto de información bottleneck. Además, a través de experimentos numéricos con datos sintéticos, datos sónicos e imágenes, se demuestra que el ICA es una forma educativa de resolver exitosamente la separación ciega de fuentes basándose en la teoría de la información. Finalmente, se llevan a cabo dos experimentos numéricos realistas a través de FastICA para ilustrar la eficiencia y practicidad del algoritmo, así como las limitaciones en el proceso de recuperación de imágenes mezcladas.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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