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FastICA23
- fastica用于信号处理系统的源码，希望大家多分析多学习
FastICA
- 计算快速ICA（独立分量分析）的方法，结果表明，该方法行之有效
ica2
- fastica C++实现,很简单的,很容易看的
FastICA2.5ica
- fastica法的matlab工具包，是一组程序
FastICA_25.tar
- FastICA源代码，实现图像，信号分离。
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。
fastica
- 特征提取，fastPCA ,matlab 源码
mybss
- 使用FastICA算法，进行盲源分离，得出源信号。
FastICA25
- The FastICA package is a free (GPL) MATLAB program that implements the fast fixed-point algorithm for independent component analysis and projection pursuit. It features an easy-to-use graphical user interface, and a computationally powerful algorithm
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
- 一种很好的Fast ICA算法。根据西安理工大学的一遍硕论文而写有很好的效果。
ica
- 关于FASTICA算法的完整应用程序，其中有图像版
mybss
- FastICA算法，使用Matlab实现，简单实用
FastICA_25
- fastica 独立成分分析的matlab代码
topoplot
- 基于采集的脑电导联信号，用matlab去噪和伪迹，最后绘制脑地形图。 去噪文件夹： FastICA_25文件夹为 fastICA函数；pca为pca 函数； av_sub伪迹减法去噪； ica_step1，ica_step2&pca 为ica与pca的去噪程序； wave_entro为小波熵的计算程序； topoplot为地形图函数； topo为画地形图程序；eloc32,eloc16为函数调用32导/16导的头皮电极分布位置 get_txt将采集的脑
ICA_demo_fMRI
- 快速独立分量分析（FastICA）源码及ICA在MRI图像中应用的例程。
FastICA_algorithm
- FASTICA can be called with numerous optional arguments. Optional arguments are given in parameter pairs, so that first argument is the name of the parameter and the next argument is the value for that parameter. Optional parameter pairs can be given
FastICA_2.1
- fastICA的matlab实现。快速独立成分分离算法，用于去除图像或声音之间的 相关性。
mix
- 该程序将三副图象混合然后采用FastICA算法将其分离
fastICA_comoplex
- 复数信号的FASTICA算法，和ICA算法类似，但主要用于处理复数信号。