ica 英文版的独立成分分析 用到统计的可以下载好好学习一下

独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)是近年来提出的非常有效的数据分析工具，它主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。它作为信号分离的一种有效方法而受到广泛的关注。这是我毕设用的，里面有 ICA独立成分分析的matlab代码，音频数据，以及使用说明，希望对大家有所帮助。独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)是近年来提出的非常有效的数据分析工具，它主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。它作为信号分离的一种有效方法而受到广泛的关注。这是我毕设用的，里面有 ICA独立成分分析的matlab代码，音频数据，以及使用说明，希望对大家有所帮助。

MATLAB中基于CEEDMAN与FastICA算法的单通道信号规律噪声的滤除方法

为了实现高光谱降维并保留重要的光谱特征，通过独立分量分析（independent component analysis，ICA）混合模型和高光谱线性模型的对比分析，提出了结合纯像元提取和ICA的高光谱数据降维方法。该方法通过估计虚拟维数(virtual dimensionality，VD)确定特征个数，采用自动目标生成过程（automatic target generation process, ATGP）从原始数据中提取纯像元向量，作为ICA算法的初始化向量，以负熵为目标函数产生独立分量，并通过高阶统计

【语音分离】基于PCA+ICA语音信号采集+混合+分离含Matlab源码

针对传统降噪方法处理激发极化法（激电法）测量数据的效果不理想的问题，对经验模态分解方法和独立分量分析技术进行了研究，提出了一种新的激电数据降噪方法。首先，采用经验模态分解方法将原始测量数据自适应分解为有限个固有模态函数，再根据其与激发信号的相关性选择固有模态函数构造虚拟噪声通道，最后利用独立分量分析技术提取多维混合数据中的激电信号。利用仿真信号和实际数据对该方法进行实验，对比普通滤波方法和小波阈值算法，结果表明该方法能有效提高激电数据的信噪比。

该包包含实现主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA) 的函数。 PCA 和 ICA 在此包中作为函数实现，并包含多个示例来演示它们的使用。 在 PCA 中，多维数据被投影到对应于其几个最大奇异值的奇异向量上。 这种操作有效地将输入单个分解为数据中最大方差方向上的正交分量。 因此，PCA 经常用于降维应用，其中执行 PCA 会产生数据的低维表示，可以将其反转以紧密地重建原始数据。 在 ICA 中，多维数据被分解为在适当意义上最大程度独立的组件（峰态和负熵，在这个包中）。 ICA 与 PCA 的不同之处在于，低维信号不一定对应最大方差的方向； 相反，ICA 组件具有最大的统计独立性。 在实践中，ICA 通常可以揭示多维数据中不相交的潜在趋势。

CS229 吴恩达机器学习 习题大作业答案 problem sets 04 PS04（输出结果语音，欢迎指教）ICA 鸡尾酒晚会语音分解的例子

ICA算法灵感源于人类社会帝国殖民竞争机制，是一种完全受社会行为启发的群体随机优化搜索算法。ICA可归纳为国家初始化、殖民地同化、帝国竞争、国家汇聚四个流程。

基于FAST_ICA算法的混合wav声音信号的去分离仿真，matlab2021a仿真测试，带GUI操作界面