کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5466791 | 1518307 | 2017 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Can we use PCA to detect small signals in noisy data?
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی مواد
فناوری نانو (نانو تکنولوژی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Principal component analysis (PCA) is among the most commonly applied dimension reduction techniques suitable to denoise data. Focusing on its limitations to detect low variance signals in noisy data, we discuss how statistical and systematical errors occur in PCA reconstructed data as a function of the size of the data set, which extends the work of Lichtert and Verbeeck, (2013) [16]. Particular attention is directed towards the estimation of bias introduced by PCA and its influence on experiment design. Aiming at the denoising of large matrices, nullspace based denoising (NBD) is introduced.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Ultramicroscopy - Volume 172, January 2017, Pages 40-46
Journal: Ultramicroscopy - Volume 172, January 2017, Pages 40-46
نویسندگان
Jakob Spiegelberg, Ján Rusz,