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- LMS软件是用来进行自适应滤波的最小均方误差算法，稍加修改就可以用于自适应噪声对信号分离自适应陷波等。-LMS software is used for adaptive filtering the minimum mean square error algorithm, slight modifications can be used for adaptive noise signal separation Adaptive Notch so.
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- LMS软件是用来进行自适应滤波的最小均方误差算法，稍加修改就可以用于自适应噪声对消，自适应信号分离、自适应陷波等。-LMS software is used for adaptive filtering the minimum mean square error algorithm, slight modifications can be used for adaptive noise cancellation and adaptive signal separation, such as Ad
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- LMS软件是用来进行自适应滤波的最小均方误差算法，稍加修改就可以用于自适应噪声对消，自适应信号分离、自适应陷波等。-LMS software is used for adaptive filtering the minimum mean square error algorithm, slight modifications can be used for adaptive noise cancellation and adaptive signal separation, such as Ad
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- LMS软件是用来进行自适应滤波的最小均方误差算法，稍加修改就可以用于自适应噪声对消，自适应信号分离、自适应陷波等。-LMS software is used for adaptive filtering the minimum mean square error algorithm, slight modifications can be used for adaptive noise cancellation and adaptive signal separation, such as Ad
ica_C
- 在linux平台下,纯c写的盲信号分离的代码.它采用基于卷积混合的盲信号分离算法,不但可以分离人工合成的混合信号,而且对于真实环境中的卷积混合的语音信号也能够分离.在本程序中,包含了两个测试文件,makefile后便可以直接使用. 另外值得一提的是,压缩包里包含有一些语音处理方面的常用函数.例如fft变换,读取\\写入wav文件,以及一些常用的一维向量和二维矩阵变换的函数.这些可以直接应用在其他应用程序里去.-in linux platform, net write c Blind Si
sound_sep1
- 独立分量分析（ICA）算法编码，盲源信号分离（声音信号的分离）-Independent component analysis (ICA) algorithm coding, Blind Source Separation (voice signal separation)
bss_my
- 用快速ICA算法实现信号分离，两进两出，调试通过。-fast ICA algorithm signal separation, the two-two, through debugging.
blindsignalseparate
- 盲信号分离算法的实现和应用 大家来看看，应该对大家有点用，不是很长，如果有需要还有别的来发-Blind Signal Separation Algorithm Implementation and Application of everyone to see, we should use a little, not very long. If there is a need to have something else to fat
bss.doc
- 盲信号分离应用的图像盲分离的资料，给出了事例以及部分源码-Blind Signal Separation Application Blind Image Separation of information, and gives examples of some of the FOSS
ica_matlab
- 用于盲信号分离的独立分量分析ICA算法，运行于Matlab-for Blind Signal Separation of independent component analysis ICA algorithm running in Matlab
bss_eval
- 一种bss盲源信号分离的工具包 可以用于盲信号的提取-a blind source separation of the tool kit can be used for Blind Signal Extraction
blind
- 这个压缩包里包含4篇关于盲信号分离的英文文献
matlab_ana
- 最新的经验模态变换工具箱，有效实现分频，将原始信号分解成不同频率信号，实现信号分离等功能，还给出了去噪算法。
FastICA_25.tar
- FastICA源代码，实现图像，信号分离。
Blind_Signal_Separation_instantaneous_mixing_the_a
- 盲信号分离(BSS)是指在对彼此独立的源信号混合过程及各源信号本身均未知的情况下，从混合信号中分离出这些源信号的方法。BSS可以用来从多个麦克风混合语音信号中提炼出单个语音信号。本文简要阐述LMS、RLS算法，并通过仿真实验来分析比较这两类方法的性能，并利用此方法对一实际的语音信号进行分离。
mybss
- 盲信号分离是当前信号处理研究的热点课题之一，在无线数据通信、医学、语音以及地震信号处理等领域有着广阔的应用前景。基于负熵最大的FastICA算法用于实现盲信号分离。该方法的基本思路是以非高斯信号为研究对象，在独立性假设的前提下，对多路观测信号进行盲源分离。在满足一定的条件下，能够从多路观测信号中，较好地分离出隐含的独立源信号。
InfomaxAlgorithm
- Infomax Algorithm用于盲信号分离
fastfixedpoint
- 独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它
FastICA_23
- 遥感影像处理，可以用于盲源信号分离，快速高效的独立成分分析方法
hc4052
- 高性能硅制栅极COMS MC74HC4051A, MC74HC4052A和 MC74HC4053A利用硅制栅极COMS技术来得到快速传播延迟，低导通阻抗和低断开漏电流。这些模拟多路复用器、信号分离器控制在电压范围内所有模拟电压