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独立成分分析(ICA)是一种强大的信号处理技术,广泛应用于生物医学工程、音频处理及图像识别等领域。通过分离混合信号中的独立源信号,ICA能够有效解决盲源分离问题,是现代电子工程师不可或缺的工具之一。本页面汇集了124个精选ICA资源,涵盖理论基础、算法实现与实际案例,助力您深入理解ICA原理,提升专业技能,轻松应对复杂信号处理挑战。立即探索,开启您的ICA学习之旅!

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具有带通选择性的ICA算法可以改善对于带通时间序列的分离以及对于周期性脑功能响应信号的提取. 因此本文提出的方案可将被估计信号, 如:周期性响应信号以及具有平滑空间分布的脑功能激活区, 的先验特性以特征选择的方式加入ICA算法用以提高对此类信号的估计...

📅 👤 集美慧

本文提出一种用于独立成份分析(ICA)的特征选择滤波方案用于改善ICA算法对关键独立成份(SOI)的分离和提取,关键独立成份在其信号样本数据的空间分布上具有一定特征. 本文以平滑滤波为例,表明加入此类特征滤波的ICA算法可以改善对于视觉功能区等平滑图象信号的提取. 因此, 这种特征滤波技术在估计具有...

📅 👤 han_zh

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