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搜索资源 - blind source separation
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基于独立成分分析（ICA）的盲源分离，对MIMO进行信号检测。在信道条件未知的情况下将两路信号分离(Blind source separation based on independent component analysis (ICA) is used to detect MIMO signals. Two channel signals are separated in the case of unknown channel conditions)
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盲源分离中的EASI算法，程序中提供源信号（源信号均为次高斯信号），固定的信道混合矩阵，EASI分离算法。EASI算法为定步长EASI算法，步长固定。程序中包含PI值收敛曲线程序。整体程序可以产生源信号图、混合信号图、解混信号图、PI值收敛曲线。(The EASI algorithm in the blind source separation provides the source signal (the source signal is the next Gaussian signal),
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MATLAB code for blind source separation exploiting higherorder frequency dependencies
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盲源分离，独立成分分析，好用的独立成分分析程序(Blind source separation)
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该算法是阵列信号处理中用来提取感兴趣信号的盲源分离算法。(The algorithm is a blind source separation algorithm for extracting interested signals in array signal processing.)
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独立成分分析（Independent Component Analysis），最早应用于盲源信号分离（Blind Source Separation，BBS）。ICA理论的基本思想是从一组混合的观测信号中分离出独立信号，或者尽可能独立的信号对其他信号进行表征。(Independent Component Analysis was first applied to Blind Source Separation (BBS). The basic idea of ICA theory is to s
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经验模态分解算法，主要作为用于盲源分离的信号处理算法(Empirical mode decomposition algorithm, mainly used as a signal processing algorithm for blind source separation)
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用于盲源分离理论，信号处理方面，fastica算法理论基础(Theory of blind source separation)
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这本书在稀疏的多尺度图像和信号处理提出了艺术状态，包括线性多尺度变换，如小波，脊波和曲波变换、非线性、多尺度变换基于中值和数学形态学算子。最近的稀疏性和形态多样性的概念描述和利用各种问题，如去噪，反问题正规化，稀疏信号分解，盲源分离，压缩感知。
这本书的理论和实践研究相结合的领域，如天文学、生物学、物理学、数字媒体应用和取证。最后一章探讨了信号处理中的一个范式转换，表明以前的信息取样和提取的限制可以用非常重要的方法加以克服。
MATLAB和IDL代码伴随这些方法和应用程序重现。
实验并说明
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FastICA求解独立分量分析的盲源分离问题(FastICA solution for blind source separation)
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频域盲源分离与波束形成结合抑制方向性强干扰方法(Combination of frequency domain blind source separation and beamforming to suppress directional strong interference)
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盲源分离算法联合近似对角化三个源信号的混合信号进行分离(Blind source separation algorithm)
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用matlab语言实现信号的盲源分离，功能比较小(Signal blind source separation)
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带有GUI界面的盲源分离程序。实现了EFICA、WASOBI、COMBI等算法(This is a blind source separation programming package with the GUI interface, which implement EFICA, WASOBI, COMBI and other algorithms.)
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脸部识别的盲源分离方法 Orl 库 分离效果很好(Blind source separation method for face recognition)
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ICA盲源分离，效果不错，读入声音文件，进行合成及分离(ICA blind source separation, the effect is good)
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使用ICA算法对于噪声信号进行盲源分离，有例子说明(Blind Source Separation of Noise Signals)
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改进的盲源信号分析代码程序集，内有4个例子，对应论文为"Identification of modal parameters using an improved sparse blind source separation".
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盲源分离MATLAB算法仿真程序，高噪声环境下多信号元识别仿真程序(Blind source separation MATLAB algorithm simulation program, multi signal element recognition simulation program under high noise environment)
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用于对信号的盲源分离处理当中，将两混合信号分开。(In the blind source separation processing of a signal, the two mixed signals are separated.)
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