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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
25811271AD_print
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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
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
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
ICA 信号分离
- ICA 信号分离
ICA
- fastica语音分离 3个混合的语音信号，分离开来-fastica speech separation
JADE
- 实现盲信号分离算法中的JADE算法，该算法收敛速度快，分离效果好，能够实现复值信号的分离，比传统的FASTICA算法性能略好-Blind signal separation algorithm to achieve the JADE algorithm fast convergence, separation effect, to achieve the separation of complex-valued signal, than the traditional FASTICA sligh
FastICAProcedure
- 利用FastICA实现盲信号分离，研究盲信号分离的朋友不可缺少的帮助程序-Use FastICA to achieve blind signal separation, blind signal separation research indispensable friend to help program
zishiyin
- 1.设计自适应信号分离器，用以从白噪声中提取周期信号。其中选取正弦信号s=sin(2*pi*t/10)为周期信号，宽带噪声信号为高斯白噪声，设置参考通道延迟为50。 2.宽带信号中的窄带干扰抑制实际上是自适应信号分离的一种应用，借助自适应信号分离器可以方便的实现窄带干扰的对消。-1. Design of adaptive signal separator, used to extract from the white noise periodic signal. The extraction
gui
- fastICA的信号分离的界面的算法表示，须使用相对的fastica算法-interface arithmetic
work
- 自适应信号分离器，程序为MATLAB代码。-Adaptive signal separator, procedures for the MATLAB code.
MP
- MP稀疏分解用于盲信号分离，图像压缩。去噪声等领域-MPsparse decomposition
YGBSS
- 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.)
盲源分离
- 常用的盲分离算法有二阶统计量方法、高阶累积量方法、信息最大化（ Infomax ）以及独 立成分分析（ ICA ）等。这些方法取得最佳性能的条件总是与源信号的概率密度函数假设有关， 一旦假设的概率密度与实际信号的密度函数相差甚远，分离性能将大大降低。本文提出采用 核函数密度估计的方法进行任意信号源的盲分离，并通过典型算例与几种盲分离算法进行了 性能比较，验证了方法的可行性。(The commonly used blind separation algorithms include
package_emd
- 文件中包含了完整的HHT变换的文件，并给出了如何利用EMD分解进行不同频率成分的信号分离，提取不同频率成分信号的信息的例子。(The file contains a complete HHT transform file, and gives an example of how to use EMD decomposition to separate signals with different frequency components and extract the information o
盲源信号程序
- 盲源信号程序 可以实现盲源信号分离 可直接运行(Blind source signal yyyyyyyyyyyyyyyy)
盲源分离
- 盲源分离来实现混合语音的分离，对于学习语音信号的有着很好的参考作用(Blind Source Separation (BSS) is a good reference for learning speech signals.)
DUET
- 介绍了DUET盲源分离方法，可以仅使用两个混合信号分离任何数目的源分离方法。该 方法适用于源信号W-不相交正交的情况。(T the DUET Blind Source Separation method which can separate any number of sources using only two mixtures. The method is valid when sources are W-disjoint orthogonal, that is, when the sup
CFICA_11
- 盲分离代码,是实现卷积神经网络的盲分离matlab代码，其中附带有原理及其论文，是盲信号分离技术的一个好例子(Matlab code for blind separation of convolutional neural networks. Principles and papers are attached. It is a good example of blind signal separation technology.)