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基于高斯矩的FastICA算法
基于高斯矩的FastICA算法
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基于高斯矩的FastICA算法,进行盲源分离
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FASTica算法
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5星 · 资源好评率100%
实现FastICA功能,非线性函数分别选取高斯函数,三次函数和正切函数。
FastICA算法程序
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4星 · 用户满意度95%
FastICA算法程序,matlab,可直接运行
fastICA算法编程
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5星 · 资源好评率100%
完整的FastICA分离算法,且包含了部分轴承的故障及正常数据,并具有相应的算法创新,创新为针对初值敏感性问题
超强FastICA算法matlab程序+gui操作
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5星 · 资源好评率100%
BSS所用的FastICA算法程序,内含所有子函数程序,另能够应用gui操作来完成ICA算法。
FastICA matlab代码
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FastICA算法用于求解多维信号的独立分量,速度快效率高。
MATLAB下FastICA算法的仿真分析程序
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FastICA算法,又称固定点(Fixed-Point)算法,是由芬兰赫尔辛基大学Hyvärinen等人提出来的。是一种快速寻优迭代算法,与普通的神经网络算法不同的是这种算法采用了批处理的方式,即在每一步迭代中有大量的样本数据参与运算。
FastICA算法-matlab工具箱
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5星 · 资源好评率100%
FastICA算法-matlab工具箱,可以运行,又图形化界面,可以试验下。
matlab 实现fastica源代码
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5星 · 资源好评率100%
这是一个基于负熵最大的快速ica matlab源代码,代码结构清晰,易学易懂,稍微改动就可以运用到自己的项目之中。
快速ICA程序代码
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快速ICA程序代码,应用于机器视觉和故障诊断中,对于机器视觉有着很广阔的使用。
ICA算法及其实现
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独立成分分析用于实现对多元了类簇的特征提取
FastICA 算法
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FastICA算法的matlab程序。ICA 算法的研究可分为基于信息论准则的迭代估计方法和基于统计学的代数方法两大类,从原理上来说,它们都是利用了源信号的独立性和非高斯性。
通信信号盲分离fastICA算法
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4星 · 用户满意度95%
通信信号盲分离;fastICA算法;负熵作为非高斯性的度量可以根据信号的混合类型来更改非线性函数
信号处理+盲源分离+FastICA算法仿真
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独立成分分析(ICA)是由盲源...Chang-Chein以负熵作为衡量非高斯性的指标, 提出了一种基于定点迭代的算法,称为FastICA算法,该算法具有神经网络的大部分优点:并行的、分布的、简单方便、收敛速度快及稳定性好等。
ICA快速算法原理和程序.zip_fastica_峭度最大化_峭度的ICA_非高斯性
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FastICA算法是基于非高斯性最大化原则得到的一批处理算法。峭度和负熵都可以作为非高斯性的度量。
fastica 快速独立分量算法
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fast ica 用于盲源分离时使用的ica程序,
FastICA实现算法介绍及程序
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3星 · 编辑精心推荐
ICA算法,主要用于盲源分离,非常不错的资源,想要的可以自行下载。。
fast-ICA算法程序代码.doc
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4星 · 用户满意度95%
fast-ICA算法程序代码
ICA算法实现代码
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5星 · 资源好评率100%
非常实用,独立成分分析(ica)matlab实现,希望能够对你有用。
FastICA简单小程序
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5星 · 资源好评率100%
用于盲源分离,也是独立成分分析的一种算法,由芬兰人提出的fastica算法,此程序简单无误,欢迎大家下载学习
fastica 独立成分分析matlab代码与使用说明
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共包括三个文件: FastICA_25: fastica的MATLAB代码; Matlab中FastICA工具箱的使用说明.pdf:对MATLAB代码的使用说明,来自百度文库。 readme: 我自己在实验中总结的MATLAB代码使用方法。
ICA算法源代码
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ICA的著名应用是盲源分离,于是这里就以盲源分离为例子进行说明。假设n个人面前有n个话筒,然后这n个人说话时这n个话筒进行录音,这n个人说了m句话,最后从这n个话筒中收集一些录音,目标:从这些录音中分离出每个人的声音 对于ICA的模型:x = A·s 假设x是个m*n的矩阵,A是个m*k的矩阵,那s就需要是个k*n的矩阵,于是ICA就是把x分解成2个矩阵的乘积,这两个矩阵就是求出来的源信号。
ICA-matlab.zip_fastica_matlab ICA_信号处理 ICA_信息论准则_白化处理
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一般情况下,所获得的数据都具有相关性,所以通常都要求对数据进行初步的白化或球化处理,因为白化处理可去除各观测信号之间的相关性,从而简化了后续独立分量的提取过程,然后再用基于负熵最大的FastICA算法,即可对...
mybss.rar_FastICA algorithm_信号_信号 盲源分离_语音 matlab
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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...
论文研究-基于FastICA的雷达弱目标检测前跟踪方法研究.pdf
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针对信号与噪声干扰之间的相互独立性, 提出了一种基于FastICA的弱目标检测前跟踪TBD算法。该算法的关键为对分离后的信号进行能量分配, 以及求解所构建的一个多目标规划问题, 进而实现匹配回波信号的能量积累。仿真...
非平稳信号自适应最大信噪比盲源分离方法 (2013年)
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仿真计算表明, FastICA算法需要预设源信号的概率密度函数,以选择适宜的非线性函数近似估计源信号的非高斯性,当假设的概率密度函数与实际不符时无法正确分离源信号;累积量算法在信源的峰度相同时无法正确分离源信号....
bss_ydm.zip_fastICA负熵_混合矩阵_盲源分离_负熵盲分离_非负矩阵
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通过基于负熵和牛顿迭代方法的fastica算法实现了随机产生的非高斯独立成分混合后矩阵的盲源分离
基于经验特征函数的盲源信号分离法及应用 (2009年)
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该方法克服了 FastICA算法中选取不同的近似函数对不同概率密度分布的信 号效果不佳的问题。仿真实验结果表明,与常用的几种 FastICA算法相比,该方法具有更好的收敛效果。采用新的盲 源信号分离方法对管道破坏产生的...
fMRI信号盲分离的一种独立成分分析算法 (2005年)
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该算法结合了ExtBS算法和FastICA算法,兼顾两者的优点,形式简单,易于应用,能有效地盲分离具有超高斯和亚高斯分布源的混合信号,获得更准确的分离效果和较快的收敛速度。将新的算法与其他两个算法(FastICA和ExtBS...
论文研究-基于UWT和独立分量分析的含噪盲源分离.pdf
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提出了基于UWT(非抽样小波变换)去噪与FastICA(快速独立分量分析)算法相结合的含噪盲源分离方法,采用先去噪后分离的方式实现了在加性高斯噪声环境下混合图像的盲分离。仿真结果表明,该方法能很好地从加性高斯...
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