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Matlab数据降维工具箱
Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction
Matlab数据降维工具箱，包括几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU、FastMVU、AutoEncoder、AutoEncoderEA
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图像处理基础（第2版）.[美]Maria Petrou(带详细书签).pdf
... 3 独立分量分析 173
3.3.1 什么是独立分量分析（ICA）? 173
3.3.2 什么是鸡尾酒会问题？ 174
3. ... 使用中心极限定理来解鸡尾酒会问题？ 194
3.3.13 ICA 如何用于图像处理？ 194
3.3.14 如何搜索独立分量 ... 的方向？ 198
3.3.17 实际中如何在图像处理中进行ICA? 202
3.3.18 如何将ICA 用于信号处理？ ... 是独立分量分析的主要特点？ 213
3.3.20 将ICA 应用于图像处理和信号处理有什么不同？ 213
3 ...
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Matlab数据降维工具箱
Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction
Matlab数据降维工具箱，包括几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU、FastMVU、AutoEncoder、AutoEncoderEA
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A_Comparative_Approach_to_ECG_Feature_Extraction_Methods
... AR), Wavelet Transform (WT),
Eigenvector, Fast Fourier Transform (FFT), Linear Prediction
(LP), and Independent Component Analysis (ICA). The study
reveals that Eigenvector method gives better performance in
frequency domain for the ECG feature extraction ...
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Matlab数据降维工具箱，包括几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU、FastMVU、AutoEncoder、AutoEncoderEA
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FastICA_25 MATLAB工具箱加详细的使用手册
独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)是近年来提出的非常有效的数据分析工具，它主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。它作为信号分离的一种有效方法而受到广泛的关注。本工具箱实现了FastICA算法，简单易用，并结合自己的使用经验，配备了详细的使用说明。
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PCA人脸识别算法
降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为应用非常广泛的数据预处理方法。
降维具有如下一些优点：
1) 使得数据集更易使用。
2) 降低算法的计算开销。
3) 去除噪声。
4) 使得结果容易理解。
降维的算法有很多，比如奇异值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、因子分析(FA)、独立成分分析(ICA)。
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EEGLAB的最新版压缩包
开源eeglabEEGLAB是一个交互式Matlab工具箱，用于处理连续和事件相关的EEG，MEG和其他电生理数据，包括独立成分分析（ICA），时间/频率分析，伪像排斥，事件相关统计以及平均可视化的几种有用模式。和单试验数据。EEGLAB在Linux，Unix，Windows和Mac OS X下运行
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Go To English Version 超过100万源码资源，1000万源码文件免费下载
