osg中using two Independent camera to veiw a scene
標(biāo)簽： Independent camera using scene
上傳時(shí)間： 2014-01-07
上傳用戶：zhangyi99104144
Generalized Mel frequency cepstral coefficients for large-vocabulary Speaker-Independent Continuous-Speech Recognition 關(guān)于MFCC算法的很好的英語(yǔ)文章
標(biāo)簽： Speaker-Independent large-vocabulary coefficients Generalized
上傳時(shí)間： 2014-01-23
上傳用戶：liglechongchong
Ground state of the time-Independent Gross-Pitaevskii equation
標(biāo)簽： Gross-Pitaevskii time-Independent equation Ground
上傳時(shí)間： 2014-01-04
上傳用戶：13215175592
Fast Fixed-Point Independent Component Analysis
標(biāo)簽： Fixed-Point Independent Component Analysis
上傳時(shí)間： 2014-11-25
上傳用戶：wweqas
Matlab environment based on the Independent component analysis (ICA) is the imagie mixed with the separation of simulation program
標(biāo)簽： the environment Independent component
上傳時(shí)間： 2014-08-10
上傳用戶：shinesyh
獨(dú)立分量分析(Independent Component Analysis，簡(jiǎn)稱ICA)是近二十年來(lái)逐漸發(fā)展起來(lái)的一種盲信號(hào)分離方法。它是一種統(tǒng)計(jì)方法，其目的是從由傳感器收集到的混合信號(hào)中分離出相互獨(dú)立的源信號(hào)，使得這些分離出來(lái)的源信號(hào)之間盡可能獨(dú)立。它在語(yǔ)音識(shí)別、電信和醫(yī)學(xué)信號(hào)處理等信號(hào)處理方面有著廣泛的應(yīng)用，目前已成為盲信號(hào)處理，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等研究領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。 本文簡(jiǎn)要的闡述了ICA的發(fā)展、應(yīng)用和現(xiàn)狀，詳細(xì)地論述了ICA的原理及實(shí)現(xiàn)過(guò)程，系統(tǒng)地介紹了目前幾種主要ICA算法以及它們之間的內(nèi)在聯(lián)系，在此基礎(chǔ)上重點(diǎn)分析了一種快速I(mǎi)CA實(shí)現(xiàn)算法一FastICA。 物質(zhì)的非線性熒光譜信號(hào)可以看成是由多個(gè)相互獨(dú)立的源信號(hào)組合成的混合信號(hào)，而這些獨(dú)立的源信號(hào)可以看成是光譜的特征信號(hào)。為了更好的了解光譜信號(hào)的特征，本文利用獨(dú)立分量分析的思想和方法，提出了利用FastICA算法提取光譜信號(hào)的特征的方案，并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。
標(biāo)簽： Independent Component Analysis 分
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：yan2267246
好不容易找到的外國(guó)博士論文,關(guān)于Text-Independent speaker recognition
標(biāo)簽： Text-Independent recognition speaker 論文
上傳時(shí)間： 2014-02-09
上傳用戶：lanjisu111
The kernel-ica package is a Matlab program that implements the Kernel ICA algorithm for Independent component analysis (ICA). The Kernel ICA algorithm is based on the minimization of a contrast function based on kernel ideas. A contrast function measures the statistical dependence between components, thus when applied to estimated components and minimized over possible demixing matrices, components that are as Independent as possible are found.
標(biāo)簽： Independent kernel-ica implements algorithm
上傳時(shí)間： 2014-01-17
上傳用戶：yiwen213
FFT and dll documents for Independent utility
標(biāo)簽： Independent documents utility FFT
上傳時(shí)間： 2013-11-30
上傳用戶：dancnc
An+ensemble learning approach to Independent component analysis
標(biāo)簽： Independent component ensemble approach
上傳時(shí)間： 2013-11-28
上傳用戶：sdq_123
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