Chapter 1. Introduction.- Chapter 2. Mathematical Description of Blind Signal Processing.- Chapter 3. Independent Component Analysis (ICA).- Chapter 4. Non-Linear Principal Component Analysis (PCA) and Feature Extraction.- Chapter 5. Non-Linear ICA.- Chapter 6. Convolutive Mixture and Blind Deconvolution.- Chapter 7. Probability Density Estimation Based Blind Processing Algorithm.- Chapter 8. Joint Approximate Diagonalization method - Features in Frequency Domain and Time Domain.- Chapter 9. Extension of Blind Signal Processing.- Chapter 10.Data Analysis and Application Study.

Cr�ticas

From the reviews:

“The book includes a lot of concepts, definitions, theorems and experiments related to the interesting domain of blind source separation (BSS). ... the book would be used as a textbook for students and advanced researchers. The book provides an up-to-date reference list which includes Western and American authors and at the same time gives an overview of the Chinese papers in the domain of BSS. Numerous experimental results and graphics are of high use to the comprehension of the whole material.” (Dumitru Stanomir, Zentralblatt MATH, Vol. 1243, 2012)

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