搜索资源列表
kernel-ica1_2.tar
- 核ICA的工具箱，用于独立分分量分析，盲源信号分离（BSS）-nuclear ICA toolbox for independent sub-component analysis, Blind Source Separation (BSS)
acdc
- 联合对角化方法，用于对多个矩阵同时进行联合对角化，主要用处是盲源分离。-joint diagonalization method for the same time on a number of joint matrix diagonalization, the main use is Blind Source Separation.
ica_ng
- 自己编的，基于自然梯度的盲源分离算法，如果想对自然梯度有所了解，可以参考Amari的经典文章。网络上一搜就行。-own series, based on the natural gradient algorithm blind source separation, if you want to understand the natural gradient. Amari can refer to the classic article. Networks found on a trip.
muatual_information_ICA
- 互信息盲源分离，这基于这么一个事实，混合信号的互信息最小时，意味着信号独立。可以参考有关书籍。在google里面，搜索mutual information blind source separation.即可搜到文章。-mutual information Blind Source Separation, such a fact-based, mixed-signal information in the most hours of each other, mean signal indepen
convolutive
- 卷积盲源分离，采用matlab编程，带有说明文档。-convolution Blind Source Separation using Matlab programming, with documentation.
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-sond
- 提出了一种新的自适应盲源分离算法。在无噪音实时两源两传感器的情况下, 一旦观 测信号被白化, 只需要辨识一个特定的旋转矩阵就可以完成盲源分离, 并给出了能表征该旋转矩阵的角的自适应估计器。仿真结果表明, 当满足源峭度和不为零的条件时, 这种方法是一种稳定的和有效的分离算法。-proposes a new adaptive algorithm for blind source separation. In the absence of real-time two noise sources t
codehosa
- 高阶谱分析包，应用范围包括阵列信号处理，盲源信号处理等-higher order spectral analysis package, including the application of array signal processing, blind signal processing
hosa_d(1)
- 高阶谱分析例程，包括了大量的实际例程，对盲源信号处理有参考作用-higher order spectral analysis routines, including a large number of the actual routines to blind signal processing reference
maxkurtica
- 基于峭度极大的ＩＣＡ算法 ，用于盲源分离-Kurtosis great ICA algorithm for the Blind Source Separation
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
EMD_IEEE_PLANS_06
- 在IEEE上下载到的，EMD和盲源分离的经典文章，对EMD的使用，和应用也是大有裨益-in IEEE downloaded to the EMD and Blind Source Separation of the classic article on the use of EMD. and applications are also of great benefit
icalab
- 矩阵实验室的内容，对于学习盲源分析的同学有好处
relnwt021203
- 该代码为盲源分离中的相对牛顿法，收敛性能稳定，分离效果优越，值得借鉴。
diagonalization
- 盲源分离中的J.F.Cardoso的对角化matlab源程序
jjc
- 基于盲源分离的语音识别前端语音净化处理研究
mixedimage[1].m
- 最近看到的一些关于盲源分离的算法，这是基于最大熵原则的盲源分离算法
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。
mybss
- 使用FastICA算法，进行盲源分离，得出源信号。
fastica
- matlab 独立分量分析 fastica,icaplot,remmean,whiten，盲源分离,去均值,白化处理