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FastICA 的查询结果
技术资料 基于独立分量分析的降噪技术
介绍了新兴的独立分量分析技术的基本概念和原理，以及具有代表性的算法，即FastICA算法、EASI算法、非线性PCA算法和基于自然梯度的最大似然估计算法。通过降噪仿真实验，并采用均方误差作为降噪
matlab例程 盲信号分离是当前信号处理研究的热点课题之一
盲信号分离是当前信号处理研究的热点课题之一，在无线数据通信、医学、语音以及地震信号处理等领域有着广阔的应用前景。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 ...
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独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理 ...