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  1. FAST-ICA

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  2. 1、对观测数据进行中心化,; 2、使它的均值为0,对数据进行白化—>Z; 3、选择需要估计的分量的个数m,设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量(随机的W,使其维数为Z的行向量个数); 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W (这个公式是用来逼近负熵的) 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-03-31
    • 文件大小:1150
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