A Análise de Componentes Independentes (ICA) é um método algorítmico usado para separar um conjunto de sinais ou observações em seus componentes subjacentes. É um tipo de técnica cega de separação de sinais, que se baseia apenas nas propriedades estatísticas dos sinais de entrada e não requer nenhuma informação prévia sobre eles. O ICA foi proposto pela primeira vez pelo cientista dos Laboratórios Bell, TW Anderson, na década de 1950.
O ICA avalia sinais usando critérios teóricos da informação para identificar sinais que foram “misturados” e depois separa cada um desses sinais dos outros. O ICA é aplicado em muitos campos, incluindo reconhecimento de fala, comunicações, processamento de sinais EEG e mineração de dados.
No processamento de sinais EEG, o ICA é aplicado para separar sinais multicanais em componentes estatisticamente independentes. Isso ajuda os pesquisadores a realizar análises de sinais com mais precisão e potencialmente identificar novos caminhos e redes neurais.
Nas comunicações, o ICA é usado em redes sem fio para separar os sinais discrepantes dos sinais principais, a fim de reduzir a interferência causada pelos sinais discrepantes.
Na mineração de dados, o ICA é usado para separar dados de alta dimensão em seus componentes subjacentes. Isso pode ajudar os pesquisadores a identificar características significativas nos dados que estavam anteriormente ocultas nos dados.
No geral, o ICA é uma técnica importante para processamento de sinais, comunicações e mineração de dados. Pode ajudar os pesquisadores a identificar componentes significativos em um conjunto de sinais ou observações.
