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基于独立分量分析进行盲信号分离的原理简介和例程-based on independent component analysis for the Blind Signal Separation Principle and routines
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运用固定点算法实现快速的独立成分分析，实现代码为matlab-use of the fixed-point algorithms to achieve rapid Independent Component Analysis, to achieve code-Matlab
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cardoso的独立分量分析（ICA）的特征矩阵联合近似对角化（JADE）方法。-Cardoso independent component analysis (ICA) features similar to the joint matrix diagonalization (JADE ) method.
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独立分量分析，利用此程序可以提取独立分量-independent component analysis, the use of this procedure can be extracted ICA
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用于盲信号分离的独立分量分析ICA算法，运行于Matlab-for Blind Signal Separation of independent component analysis ICA algorithm running in Matlab
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独立分量分析的开关算法代码 ，内有pdf格式说明文挡
希望有用-independent component analysis algorithm code switch, which shows a pdf format text block useful hope
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独立分量分析中的cubica34a代码 matlab格式
希望有用 -independent component analysis of Matlab code cubica34a hope useful format
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独立分量分析中的时域预测代码 matlab格式
希望有用 -independent component analysis of time-domain code forecast hope Matlab format useful
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独立分量分析中的selcol代码 matlab格式
希望有用 -independent component analysis of Matlab code selcol hope useful format
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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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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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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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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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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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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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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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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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