ICA 源码搜索结果, 第56页, Verysource

CS和ICA的图像目标识别 ... 为：根据被拍摄物体的物质组成，拍摄至少三幅多能 X 射线图像组成图像序列；应用 CS 选取稀疏基将多能 X 射线医学图像进行稀疏表示；然后利用 ICA 将多能 X 射线图像的稀疏表示进行盲源分离得到独立源；最后采用正交匹配追踪算法（ Orthogonal Matching Pursuit,OMP ）将独立源重构达到分离成像。
ICA分解MATLAB工具箱 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。
ICA独立成分分析代码+资料题主搜集的关于ICA（独立成分分析）的资料，并给出了在matlab中实现的代码，希望对于有需要的朋友有用。
基于python实现的ICA过程文件中不用python自带的工具实现了ICA的过程，可以直接使用，并文件中可以直接用图示展示ICA处理前后数据的变化。
基于负熵的fast ICA 算法 fast ICA算法又称为固定点算法，比普通的算法更简单和效果好
ICA 独立分量分析全书共分9 章，内容包括预备知识、优化判据、优化算法、卷积混合情况、稀疏分量分析及生物医学工程领域内的应用等。最后还给出ICA 网上资源的概耍，以便读者从网上了解ICA 技术的新发展和动向。
基于FAST-ICA的音频信号盲分离用Matlab进行音频源信号分离的仿真实验，对不同的独立分量分析(ICA)算法的应用环境进行相关的讨论，并对其分离性能进行对比和分析。” 主要是设计几个ICA算法并进行相关的对比、分析。主要从代码性能参数PI值入手分析算法的可行性和优缺点。
1.8版本Jade法盲源分离的ICA程序这个程序是1.8版本，2005年更新，属于较新版本的Jade盲源分离ICA程序，注释比较全面，简单易懂！
ICA算法源代码 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信号分选对ica算法的优化创新点明确可以完成雷达雷达信号分选并与其它方法对比

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