A Deflationary fastICA using negentropy approximation implementted in Matlab
標(biāo)簽： approximation Deflationary implementted negentropy
上傳時(shí)間： 2017-07-11
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fastICA的matlat軟件包，獨(dú)立分量分析(ICA)在模式識別（如人臉識別），信號分離等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。
標(biāo)簽： fastICA matlat 軟件包
上傳時(shí)間： 2017-07-29
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fastICA-在matlab環(huán)境下進(jìn)行盲識別
標(biāo)簽： fastICA matlab 環(huán)境 識別
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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fastICA算法，又稱固定點(diǎn)(Fixed-Point)算法，是由芬蘭赫爾辛基大學(xué)Hyvä rinen等人提出來的。是一種快速尋優(yōu)迭代算法，與普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不同的是這種算法采用了批處理的方式，即在每一步迭代中有大量的樣本數(shù)據(jù)參與運(yùn)算。
標(biāo)簽： fastICA 算法
上傳時(shí)間： 2014-07-10
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fastICA 的matlab 程序，用來進(jìn)行方針實(shí)現(xiàn)適用于初學(xué)者
標(biāo)簽： fastICA matlab 程序
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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自己寫的一個(gè)fastICA程序，分離結(jié)果還可以，可用
標(biāo)簽： fastICA 程序
上傳時(shí)間： 2017-09-27
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fastICA 的matlab工具箱和使用說明
標(biāo)簽： fastICA matlab 工具箱 使用說明
上傳時(shí)間： 2021-07-30
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盲信號分離是當(dāng)前信號處理研究的熱點(diǎn)課題之一，在無線數(shù)據(jù)通信、醫(yī)學(xué)、語音以及地震信號處理等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。基于負(fù)熵最大的fastICA算法用于實(shí)現(xiàn)盲信號分離。該方法的基本思路是以非高斯信號為研究對象，在獨(dú)立性假設(shè)的前提下，對多路觀測信號進(jìn)行盲源分離。在滿足一定的條件下，能夠從多路觀測信號中，較好地分離出隱含的獨(dú)立源信號。
標(biāo)簽： 信號分離 信號處理
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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獨(dú)立分量分析(Independent Component Analysis，簡稱ICA)是近二十年來逐漸發(fā)展起來的一種盲信號分離方法。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中分離出相互獨(dú)立的源信號，使得這些分離出來的源信號之間盡可能獨(dú)立。它在語音識別、電信和醫(yī)學(xué)信號處理等信號處理方面有著廣泛的應(yīng)用，目前已成為盲信號處理，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ICA實(shí)現(xiàn)算法一fastICA。 物質(zhì)的非線性熒光譜信號可以看成是由多個(gè)相互獨(dú)立的源信號組合成的混合信號，而這些獨(dú)立的源信號可以看成是光譜的特征信號。為了更好的了解光譜信號的特征，本文利用獨(dú)立分量分析的思想和方法，提出了利用fastICA算法提取光譜信號的特征的方案，并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。
標(biāo)簽： Independent Component Analysis 分
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自己編寫的，盲源分離算法仿真分析系統(tǒng)（圖形界面）又名：獨(dú)立分量分析；算法種類：自然梯度算法、投影自然梯度算法、fastICA、SOBI、NJD非正交聯(lián)合對角化。
標(biāo)簽： qam 16
上傳時(shí)間： 2016-05-03
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