ICA主要用于特征提取和信号盲源分离中。在盲源信号分离中,关于源的个数是确定的,因此分离出的源信号数目在分离之前是确定已知的。监测信号的维数与源信号的数目相同,混合矩阵和源信号具体情况在分离之前可以不清除具体表现形式,但是需要满足独立、非高斯分布的条件,这些是在实际中应用ICA需要考虑的条件。
2021-08-31 10:44:46 125KB tensorflow ICA 盲源分离 独立成分分析
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独立成分分析(ICA)是一种用于将多元信号分离为加性子分量的计算方法。 这是通过假设子分量是非高斯信号,并且在统计上彼此独立来完成的。ICA是盲源分离的特例。一个常见的示例应用程序是在嘈杂的房间中聆听一个人的语音的“ 鸡尾酒会问题 ”。 资源为ICA在matlab中的程序。
2021-08-22 21:59:09 2KB ICA 独立成分分析 matlab
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2021-08-21 09:42:08 10KB ICA RobustICA
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2021-08-20 01:22:38 1.4MB 聚类 算法 数据结构 参考文献
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独立分量分析(ICA)去噪声的VC代码,次程序是用来滤除语音信号中的噪声的。
2021-07-30 17:07:45 796KB 独立分量分析 ICA 去噪声
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