タグ付けされた質問 「independence」

このデータのベクトル対この他のデータのベクトルは互いに独立している、または無相関などであると常に耳にしますが、これらの2つの概念に関する数学に出会うのは簡単ですが、実際の例にそれらを結び付けたいと思います人生、そしてこの関係を測定する方法を見つけます。 この観点から、私は次の組み合わせの2つの信号の例を探しています：（いくつかから始めます）： 独立したAND（必然的に）無相関の2つの信号： 車のエンジンからのノイズ（）と話しているときの声（）。v 2 [ n ]v1[n]v1[n]v_1[n]v2[n]v2[n]v_2[n] 毎日の湿度の記録（）およびダウジョーンズインデックス（）。v 2 [ n ]v1[n]v1[n]v_1[n]v2[n]v2[n]v_2[n] Q1）これらの2つのベクトルを手にして、それらが独立していることをどのように測定/証明しますか？独立とは、pdfの積が結合pdfに等しいことを意味し、それは素晴らしいことですが、これらの2つのベクトルがあれば、どのように独立性を証明できますか？ 独立していないがまだ相関していない2つの信号： Q2）ここでの例を考えることはできません...いくつかの例は何でしょうか？このような2つのベクトルの相互相関を取ることで相関性を測定できることはわかっていますが、それらが独立していないことをどのように証明しますか？ 相関する2つの信号： メインホールのオペラ歌手の声を測定するベクトル。誰かが建物内のどこか、たとえばリハーサルルーム（）からの声を録音します。v 2 [ n ]v1[n]v1[n]v_1[n]v2[n]v2[n]v_2[n] 車の心拍数（）を継続的に測定し、後部のフロントガラスに当たる青色光の強度（）も測定した場合、これらは非常に相関していると推測されます。 。:-)v 2 [ n ]v1[n]v1[n]v_1[n]v2[n]v2[n]v_2[n] Q3）q2に関連していますが、この経験的な観点から相互相関を測定する場合、それらのベクトルの内積を調べるだけで十分ですか（相互相関のピークの値であるため）？なぜ相互相関関数の他の値が重要なのでしょうか？ 感謝します

20 cross-correlation  independence 

現在、Matlabを使用してさまざまな信号を作成し、混合行列Aで乗算して混合し、FastICAを使用して元の信号を取得しようとしています。 これまでのところ、元の信号と比較した場合、復元された信号は本当に悪いものでした。 私は何か間違ったことをしているかどうかを確認しようとしています。私が生成している信号は次のとおりです。 s1 = (-x.^2 + 100*x + 500) / 3000; % quadratic s2 = exp(-x / 10); % -ve exponential s3 = (sin(x)+ 1) * 0.5; % sine s4 = 0.5 + 0.1 * randn(size(x, 2), 1); % gaussian s5 = (sawtooth(x, 0.75)+ 1) * 0.5; % sawtooth …

14 matlab  ica  statistics  independence