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独立成分分析matlab程序
- 很好用的fastica独立成分分析matlab程序
icafsvm.rar
- 用于人脸识别的模糊独立成分分析+主成分分析，用模糊支持向量机进行的分类。,Fuzzy Face Recognition for independent component analysis+ principal component analysis, using fuzzy support vector machine classification.
FastICA
- 基于MATLAB的fastica算法的实现,有完整源代码。这是一个关于盲源分离独立成分分析方法fastICA的软件包，给大家分享一下，完整的matlab代码。-MATLAB-based fastica algorithm, a complete source code. This is a blind source separation independent component analysis (ICA) of the package, to share with you, complete
ICA
- 独立成分分析算法降低原始数据噪声，并提取特征值，非常有用得数据去噪程序。-Independent component analysis algorithm reduces the raw data noise, and extract characteristic value, is more helpful data denoising procedure.
mangfenli
- 盲源信号分离，快速高效的独立成分分析方法 希望对大家有用-Blind Source Separation, rapid and highly efficient method of independent component analysis for all of us hope that useful
Fasticadef
- matlab平台ICA独立成分分析源代码。用法：[icasig,W] = Fasticadef(x) 输入量：x 输出量：icasig（独立成分），W（分离矩阵）-matlab platform independent component analysis ICA source code. Usage: [icasig, W] = Fasticadef (x) input: x output: icasig (independent component), W (separation
qqqqq
- ：独立成分分析 ( I C A)在国内尚属一门新型的方法 介绍了I C A的原理及其算法 ，然后介绍了该算法在盲源 信号分离中的具体应用，并将此方法 与主成分方洼 ( P C A)进行了比较-: Independent Component Analysis (ICA) in China is a new method to introduce the principle of the ICA and its algorithm, and then introduced the algori
jinzhend
- 独立成分分析( I C A) 是一项把混合信号分解成具有统计独立性成分的新技术 。I C A近年已在生物医 域的信号分离中展示 了很好的应用前景 。 我们比较系统地介绍了 I C A的基本原理 、 主要算法 、 应用和 究的发展方向，旨在进一步推动有关的理论与应用研究工作。-Independent Component Analysis (ICA) is a decomposition of the mixed-signal components into a statistical in
hhh
- ：由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效， 提出 应用独立成分分析( I C A) 方法对声音信号进行特征提取， 并证明了这种 I C A 变换能增强语音和音 乐信号的超高斯性． 在此基础上， 应用 I C A基函数作为滤波器， 通过阈值化的去噪方法对含有强高 斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验． 结果表明， 本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪 方法， 为强背景噪声下弱信号的检测提供 了新的途径．-: As many of the t
FASTICA
- 用Matlab实现的快速独立成分分析代码。-Matlab code of realization of FastICA algorithm
kica
- 核独立成分分析的相关文章，非常经典的文章，适合初学者-matlab kernel independent component analysis,with demostration,very useful to PR lover
ICA
- 辛苦收集的关于独立成分分析的ppt文档，可帮助你快速了解主成分分析的主要内容及发展-Hard to collect on the independent component analysis of ppt documents, can help you quickly understand the principal component analysis and development of the main content
IcaComonMatlab.tar
- 独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长，然而无论从理论上还是应用上，它正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角度看，它的应用领域与应用前景都是非常广阔的，目前主要应用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学信号处理、脑功能成像研究、故障诊断、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等。 IC
ICA
- 本文件是关于独立成分分析的文章，对与盲水印检测和提取有帮助，值得一看。-This document is an article on the Independent Component Analysis for blind watermark detection and extraction with the help, worth a visit.
ICA
- 关于独立成分分析的一个ppt,这个ppt对独立成分分析的介绍很全面,从原理,到算法实现都很清楚,希望对大家有所帮助!-With regard to independent component analysis, a ppt, the ppt presentation on independent component analysis is very comprehensive, from the principle, to the algorithm are well aware, we wan
infomx
- 实现盲信号分离的独立成分分析的算法,用Informax实现-the arithmetic realize the ica
fastica
- 快速ica算法，ica（独立成分分析）。-Fast ica algorithm, ica (independent component analysis).
jcwtlib-0.01.tar
- 独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）是近年来发展起来的一种有效的盲分离技术，最早是由法国学者Herault和Jutten于1986年提出。ICA方法的提出最初是用来解决“鸡尾酒会”问题，其过程可以归纳为，在源信号与传输通道参数均未知的情况下，仅根据源信号的统计特性，出现测信号恢复出源信号。ICA分析的关键在于根据一定的优化准则建立描述输出信号独立程度的优化判据，即目标函数，并设计相应的优化算法，寻求最优的分离矩阵，使得输出信号中各分量尽可能相互独
Floatboost
- 在基于特征提取方法之上, 研究用算法对目标多视角问题进行分类器设计。在对 图像进行独立成分分析后, 针对多姿态角目标识别问题, 提出了角度优先粗分类的设计方法-Feature extraction method based on above research objective of the algorithm to classify multi-view design problem. In the right image independent component analysis, t
独立成分分析ICA
- 完整的独立成分分析的示例程序，有四幅图像，生动详细(Complete independent component analysis of the sample program, there are four images, vivid detail)