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Denoising source separation is a new source separation framework proposed by Jaakko Sä relä and Harri Valpola. It is based on denoising procedures.
For more information, see the comprehensive journal paper Denoising source separation pu
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盲源分离算法的几篇文章应用
【基于独立分量分析的脑电中眼电伪迹消除】【基于负熵和智能优化的盲源分离方法】【基于小波消噪和盲源分离的信号奇异点检测方法】-Blind source separation algorithm applied 【several articles based on independent component analysis of EEG ocular artifact】 【intelligent optimization based on negative entr
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基于盲源分离的地震资料去噪技术，对于做地震资料处理的人有帮助-Blind source separation based on seismic data denoising technique for processing seismic data do help people
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基于新型阈值处理函数的多算法融合小波去噪方法，去燥效果较好，可实现一维信号的有效降噪！另附有小波盲源分离代码-A Better Method based on a novel fusion algorithm of multi-threshold processing function , can achieve the effective denoising for one-dimensional signal. Additionally,Wavelet Blind Source Separ
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这本书在稀疏的多尺度图像和信号处理提出了艺术状态，包括线性多尺度变换，如小波，脊波和曲波变换、非线性、多尺度变换基于中值和数学形态学算子。最近的稀疏性和形态多样性的概念描述和利用各种问题，如去噪，反问题正规化，稀疏信号分解，盲源分离，压缩感知。
这本书的理论和实践研究相结合的领域，如天文学、生物学、物理学、数字媒体应用和取证。最后一章探讨了信号处理中的一个范式转换，表明以前的信息取样和提取的限制可以用非常重要的方法加以克服。
MATLAB和IDL代码伴随这些方法和应用程序重现。
实验并说明
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