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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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·摘　要:提出了一种基于特征融合的人脸识别方法.该方法首先对预处理后的人脸图像进行全局特征及局部分量的提取,分别采用离散余弦变换（DCT）提取包含图像大量信息的低频部分特征和奇异值分解（SVD）抽取图像的代数特征作为图像的全局特征,采用非负矩阵分解（NMF）提取图像的局部分量特征,然后将此两类特征以...

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人脸识别

提出一种基于独立成分分析(ICA)模型的主动隐写分析方案。该方案假设秘密信息是独立同分布序列且统计独立于载体图像，将隐写分析过程视为ICA模型的求解问题。借助于最大后验概率估计器，该方案仅使用一幅隐写...

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分析 独立

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