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独立成分分析算法降低原始数据噪声，并提取特征值，非常有用得数据去噪程序。-Independent component analysis algorithm reduces the raw data noise, and extract characteristic value, is more helpful data denoising procedure.
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非线性独立分量分析(ICA)源码,主要是用于非线性ICA进行盲源分离算法的函数-independent component analysis (ICA)
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We present the technique of the ICA with Reference (ICA-R) to extract an interesting subset of independent sources from their linear
mixtures when some a priori information of the sources are available in the form of rough templates (references). T
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盲源信号分离，快速高效的独立成分分析方法 希望对大家有用-Blind Source Separation, rapid and highly efficient method of independent component analysis for all of us hope that useful
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：由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效， 提出
应用独立成分分析( I C A) 方法对声音信号进行特征提取， 并证明了这种 I C A 变换能增强语音和音
乐信号的超高斯性． 在此基础上， 应用 I C A基函数作为滤波器， 通过阈值化的去噪方法对含有强高
斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验． 结果表明， 本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪
方法， 为强背景噪声下弱信号的检测提供 了新的途径．-: As many of the t
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基于峭度极大的一种独立分量分析的算法，内有详细介绍每一步程序的作用和意义-Based on Kurtosis of a great independent component analysis algorithms, with detailed procedures for every step of the role and significance of
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AMUSE，独立成分分析(ICA)算法之一，用于混合语音信号的盲分离-AMUSE, algorithm of independent component analysis, used in blind speech signal separation.
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独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长，然而无论从理论上还是应用上，它正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角度看，它的应用领域与应用前景都是非常广阔的，目前主要应用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学信号处理、脑功能成像研究、故障诊断、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等。
IC
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《survey on independent component analysis》赫尔辛基大学的一篇关于ICA的论文（35页），付费数据库下载-" Survey on independent component analysis" article on the University of Helsinki ICA paper (35 pages), pay to download the database
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关于独立成分分析的一个ppt,这个ppt对独立成分分析的介绍很全面,从原理,到算法实现都很清楚,希望对大家有所帮助!-With regard to independent component analysis, a ppt, the ppt presentation on independent component analysis is very comprehensive, from the principle, to the algorithm are well aware, we wan
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基于负熵最大的独立分量分析算法，可以将独立的混合信号分离-Based on the negative entropy of the largest independent component analysis algorithm can be a separate mixed-signal separation
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twenty independent voice is mixing then using indepent component analysis method. Each voice is recovering from the sum
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Independent component analysis by multi-user MIMO downlink transmission strategy
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独立成分分析（ICA）是最近开发的方法，它的目标是找到一种nongaussian等数据的线性表示
该元件是统计独立的或尽可能独立。应用包括信号特征提取与分离数据的基本结构。
在本文中，我们提出的基本理论和ICA的应用，以及我们对这个问题的近期工作。-Independent component analysis
(ICA) is a recently developed method in which the goal is to find a linear representatio
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基于独立分量分析的图像特征提取及泊松噪声去除，用于初学者，很实用，欢迎下载-Independent component analysis based on image feature extraction and removal of Poisson noise, for beginners, it is useful, please download
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独立分量分析（ICA）以非高斯源信号为研究对象，在统计独立的假设下，对多路观测到的混合信号进行盲信号分离，已广泛应用于无线通信、生物信号提取、语音信号处理、图像处理和噪声抑制等领域。 -The independent component analysis (ICA) addresses non-Gaussian source signals under amusing independent each other, it performs blind separation for multi-c
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一个关于独立成分分析的matlab压缩文件包。-the m file of independent component analysis is edited by Matlab.
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基于ICA的图像分析的一个文件，内容详实，是一个学习ICA（独立成分分析的好材料）-Based on the ICA image analysis a file, informative, learning good material ICA (Independent Component Analysis)
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演示代码为“独立分量分析:教程介绍”版权:2005年,企业石、心理学系、谢菲尔德大学,谢菲尔德,英格兰。-Demonstration code for "Independent component analysis: A Tutorial Introduction"
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Independent component analysis and Principle component analysis PCA
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