为了识别两路频谱混叠语音信号，多采用盲信号分离的方法。但是该方法在工程实践中实现较困难。因此给出了一种利用盲源信号分离的原理及特点的实现方法，具体说明了用FastICA算法在ADSP_BF533平台上实现盲源信号分离时的具体流程。该设计方案所需时间短，效率高，而且占用内存较少。
2024-06-14 17:50:53
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基于fastica算法的混合信号分离matlab仿真。
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。
具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2023-03-29 07:57:34
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FastICA算法步骤如下：
(1) 对观测数据 进行中心化，使其均值为零；
(2) 对去中心化后的数据进行白化处理，得到更标准化的数据 ；
(3) 选择需要估计的独立成本的个数 ，设置相应的收敛阈值 ；
(4) 对数据进行初始化，使得分离矩阵 中的所有 具有单位范数。
(5) 牛顿迭代法： ，其中 ，在每一个wi上同时进行迭代。
(6) 对矩阵W进行正交化。
(7) 判断矩阵W是否收敛，若没有收敛，则重复步骤(5)。
(8) 分离出混合信号中的独立信号。
2022-12-27 21:35:17
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这是一份关于fast ica的matlab代码，用户可以用于信号的盲源分离。
2022-10-20 21:17:53
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FastICA算法的matlab程序。ICA 算法的研究可分为基于信息论准则的迭代估计方法和基于统计学的代数方法两大类，从原理上来说，它们都是利用了源信号的独立性和非高斯性。
2022-07-05 10:21:13
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