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搜索资源 - application of independent component analysis
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ICA介绍课件。There has been a wide discussion about the application of Independence Component Analysis (ICA) in Signal Processing, Neural Computation and Finance, first introduced as a novel tool to separate blind sources in a mixed signal. The Basic idea
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：独立成分分析 ( I C A)在国内尚属一门新型的方法 介绍了I C A的原理及其算法 ，然后介绍了该算法在盲源
信号分离中的具体应用，并将此方法 与主成分方洼 ( P C A)进行了比较-: Independent Component Analysis (ICA) in China is a new method to introduce the principle of the ICA and its algorithm, and then introduced the algori
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独立成分分析( I C A) 是一项把混合信号分解成具有统计独立性成分的新技术 。I C A近年已在生物医
域的信号分离中展示 了很好的应用前景 。 我们比较系统地介绍了 I C A的基本原理 、 主要算法 、 应用和
究的发展方向，旨在进一步推动有关的理论与应用研究工作。-Independent Component Analysis (ICA) is a decomposition of the mixed-signal components into a statistical in
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：由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效， 提出
应用独立成分分析( I C A) 方法对声音信号进行特征提取， 并证明了这种 I C A 变换能增强语音和音
乐信号的超高斯性． 在此基础上， 应用 I C A基函数作为滤波器， 通过阈值化的去噪方法对含有强高
斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验． 结果表明， 本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪
方法， 为强背景噪声下弱信号的检测提供 了新的途径．-: As many of the t
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本文首先概述了独立成分分析与盲信号分离， 主成分分析的关系， 然后系统地介绍了该技术的基本概念和数据模型， 对现今比较流行的各种独立成分分析算法进行了剖析和总结。最后对独立成分分析的发展及应用前景作了展望-In this paper, an overview of independent component analysis and blind signal separation, principal component analysis of the relationship, and the
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独立分量分析方法的应用方面一些文章，希望对大家有用-Independent Component Analysis and the application of some articles, we want to be useful
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独立分量分析的原理与应用，大家看看，一个很有用-Principle and Application of independent component analysis, we look at a useful
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独立分量分析旨在对独立信源产生且经过未知混合的观测信号进行盲分离，从而重现原独立信源，其应用主要集中在盲源分离和特征提取两方面-Independent component analysis is designed to blind separation and after the unknown mixture of observed signals, which reproduce the original independent source independent source, its
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Fetal electrocardiogram (fetal ECG) extraction is an interesting as well as a difficult problem in signal processing. This forms one important application of Independent Component Analysis (ICA) or Blind Source Separation (BSS),
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齿轮箱早期的故障信号往往十分微弱,信噪比低,这大大限制了已有诊断方法在早期诊断中的应用,因此如何获取真实的振动信号是提高齿轮箱早期故障诊断质量的关键,独立分量分析(ICA)为此提供了一种新的思路。文
中研究了ICA在齿轮箱故障早期诊断中的应用,首先分析了齿轮箱的混合振动信号模型,然后针对具体的轴承故障进行了实验,并使用快速ICA算法分离出轴承的振动信号-The early gearbox fault signal is often very weak, low signal-to-noise
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基于负熵的独立成分分析，成功应用与仿真信号的分离-Negative entropy-based independent component analysis, and simulation of the successful application of the separation of the signal
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关于独立分量分析在脑电信号处理中用matlab实现的应用-On independent component analysis in the eeg signals processing with the application of matlab
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独立分量分析算法及其在信号处理中的应用研究一篇很好的文章，我一直在研究它，不敢独享-Independent component analysis algorithm and its application in signal processing of a good article, I have been studying it, not exclusive
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应用小区域方差对比，程序简单，isodata 迭代自组织的数据分析，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，进行逐步线性回归，基于负熵最大的独立分量分析。- Application of small area variance comparison, simple procedures, Isodata iterative self-organizing data analysis, allan FOG output error variance analys
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阐述了负荷预测的应用研究,用于建立主成分分析模型，在MATLAB中求图像纹理特征，用于图像处理的独立分量分析，ICA（主分量分析）算法和程序，具有丰富的参数选项,基于分段非线性权重值的Pso算法。- It describes the application of load forecasting, Principal component analysis model for establishing, In the MATLAB image texture feature, Independen
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一些自适应信号处理的算法，应用小区域方差对比，程序简单，Relief计算分类权重，MIMO OFDM matlab仿真,有循环检测，周期性检测，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,一个很有用的程序，独立成分分析算法降低原始数据噪声。- Some adaptive signal processing algorithms, Application of small area variance comparison, simple procedures, Relief computing cl
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IDW距离反比加权方法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,各种kalman滤波器的设计，保证准确无误，是学习通信的好帮手，自己编的5种调制信号，独立成分分析算法降低原始数据噪声，应用小区域方差对比，程序简单，多抽样率信号处理。- IDW inverse distance weighting method, For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, Various kalman filter design, Ensu
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应用小区域方差对比，程序简单，独立成分分析算法降低原始数据噪声，多元数据分析的主分量分析投影，Matlab实现界面友好，基于chebyshev的水声信号分析，详细画出了时域和频域的相关图。- Application of small area variance comparison, simple procedures, Independent component analysis algorithm reduces the raw data noise, Principal component
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相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），针对EMD方法的不足,重要参数的提取，独立成分分析算法降低原始数据噪声，一种流形学习算法（很好用），应用小区域方差对比，程序简单，使用大量的有限元法求解偏微分方程，微分方程组数值解方法。- Phased array antenna pattern (Chebyshev weights), For lack of EMD, Extract important parameters, Independent component analysis algorithm
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表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，采用波束成形技术的BER计算，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，鲁棒性好，性能优越，阐述了负荷预测的应用研究,用于图像处理的独立分量分析。- Between two images showing the relative circumstances of each pixel, By applying the beam forming technology of BER Partially achieved tracking speed iterative r
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