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论文研究 - 同步荧光发射光谱和无监督主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)方法评估溶解的有机碳
... ),但无法量化。 荧光发射是检测和鉴定有机溶解化合物的有力技术,但在定量方面没有用。 在这项工作中,我们提出了一种使用独立成分分析(ICA)的同步荧光光谱直接测定DOC的原位方法。 众所周知的标准溶液用于方法开发和验证。 在这项工作中,我们表明可以使用基于组合主成分分析的迭代主成分分析和独立成分分析(PCA-ICA)方法的无监督方法来预测独立贡献的数量。 在这些结果中,还可以看到仅需很少量的独立组件就可以描述HA,FA和初级生产力(PP)的 ...
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ICA-denoise.rar
ICA算法对图像进行去噪滤波 亲测可用,有图片算法,任何一幅未经处理的原始图像都存在着一定程度的噪声干扰。噪声恶化了图像质量,使图像模糊甚至淹没特征给图像处理工作带来了困难。采用Matlab2017A为软件平台,选取了256×256的原始图片如图5,其中编写了主函数ica_denoise用于处理图片,求化和正交系统运算,psnr函数用于计算峰值信噪比。
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基于ICA的核磁共振探测随机噪声压制方法
为了提高信噪比,提出基于ICA的随机噪声压制方法。仿真实验证明ICA能够分离随机噪声。野外实验中,两组数据经过处理信噪比提高13.7 d B。说明此方法具有良好随机噪声压制效果,并且能提高仪器工作效率。
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独立成分分析(ICA)matlab
独立成分分析(ICA)是一种用于将多元信号分离为加性子分量的计算方法。 这是通过假设子分量是非高斯信号,并且在统计上彼此独立来完成的。ICA是盲源分离的特例。一个常见的示例应用程序是在嘈杂的房间中聆听一个人的语音的“ 鸡尾酒会问题 ”。 资源为ICA在matlab中的程序。
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ERP_07源分析和成分分析(包含ICA分析的步骤).pptx
溯源分析;影响定位准确性的因素;溯源分析软件;溯源分析需要的4个文件;创建BEM头颅模型;我们先读入了最原始的文件 1_t (nback是我们这个实验的名称;Works in the EEGLab: EEGLab: Import;1. Remove bad channels Remove HEOG&VEOG;2. Run ICA;3. Remove Components which
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ERP_07源分析和成分分析(包含ICA分析的步骤)[精品].pptx
溯源分析;影响定位准确性的因素;溯源分析软件;溯源分析需要的4个文件;创建BEM头颅模型;我们先读入了最原始的文件 1_t (nback是我们这个实验的名称;Works in the EEGLab: EEGLab: Import;1. Remove bad channels Remove HEOG&VEOG;2. Run ICA;3. Remove Components which
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PMD和PDL同时存在下偏振复用系统的ICA解复用
针对同时受到偏振模色散(PMD)和偏振相关损耗(PDL)作用的偏振复用系统,在系统接收端采用相干接收方式,利用基于负熵最大化的不动点复数ICA算法(T-CMN算法)对接收到的偏振复用信号进行解复用。仿真结果表明:ICA解复用后的偏振信号的传输质量明显改善,在系统中光信噪比大于20.86 dB时均能保持误码率小于10
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