:独立成分分析 ( I C A)在国内尚属一门新型的方法 介绍了I C A的原理及其算法
:独立成分分析 ( I C A)在国内尚属一门新型的方法 介绍了I C A的原理及其算法 ,然后介绍了该算法在盲源 信号分离中的具体应用,并将此方法 与主成分方洼 ( P C A)进行了比较...
:独立成分分析 ( I C A)在国内尚属一门新型的方法 介绍了I C A的原理及其算法 ,然后介绍了该算法在盲源 信号分离中的具体应用,并将此方法 与主成分方洼 ( P C A)进行了比较...
基于K均值的PSO聚类算法,独立成分分析算法降低原始数据噪声,真的是一个好程序。...
窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器,仿真效率很高的,独立成分分析算法降低原始数据噪声...
从因子分析的角度出发解决基因表达谱分析问题。为解决独立成分分析方法在求解过程中的不稳定性,提出一种基于选择性独立成分分析的DNA微阵列数据集成分类器。首先对基因表达水平的重构误差进行分析,选择部分重构误差较小的独立成分进行样本重构,然后基于重构后的样本同时训练多个支持向量机基分类器,最后选择部分分类...
:介绍了独立成分分析(ICA)的基本模型及其假设、含混性、非高斯性度量和通用求解过程。讨论了目前ICA 的几个研究方向的发展现状和面临的问题,分析了ICA 基本模型和几种扩展模型的求解算法,包括盲反卷积、卷积混和的盲分离、非线性瞬时混合的盲分离。提出了ICA 未来理论和应用研究中的开放课题。...