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ica独立分量分析
- 独立分量分析ica代码，用matlab编写的，希望有所帮助
icaimagelab
- 基于ica的图像处理工具包 里面有大量的经典算法和用于处理的图像 有图形界面直接运行icalab.p文件-based on the genotype and phenotype of ica image processing tool kit with a lot of classical algorithm for processing and image graphics interface Direct operating icalab.p documents
ica.rar
- 一篇介绍独立分量基础知识以及其实现的ppt。,Introduced a basic knowledge of independent component as well as its realization ppt.
ocica97-p.rar
- 这是一篇ica盲源分离方法的技术文章 Overcomplete 的方法来解决,Blind Source Separation of More Sources Than Mixtures Using Overcomplete Representations
qqqqq
- ：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-: Independent Component Analysis (ICA) in China is a new method to introduce the principle of the ICA and its algorithm, and then introduced the algori
codesICA
- ICA算法提供fast ICA 算法 P.COMON的算法-ICA algorithm to provide fast ICA algorithm algorithm P. COMON
ICA
- 辛苦收集的关于独立成分分析的ppt文档，可帮助你快速了解主成分分析的主要内容及发展-Hard to collect on the independent component analysis of ppt documents, can help you quickly understand the principal component analysis and development of the main content
FAST-ICA
- 1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
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- 为对图像的缺损部分进行快速自动修复, 提出了一种基于曲率驱动修复模型的快速图像修复算法。曲率驱动修复模 型由于引入了曲率项, 使其偏微分方程为高阶, 修复时需要数值求解偏微分方程, 大量迭代运算导致修复速度非常缓慢。为 加快修复速度, 算法将模型的偏微分方程数值化, 进一步改造成加权平均形式, 利用邻近已知像素直接合成损坏像素, 加权 系数由曲率和梯度共同确定, 使修复按照图像等照度线方向进行, 在曲率大的地方将等照度线拉伸, 同时由待修复点邻域内 已知像素的梯度方差确定修复次序
Desktop
- ICA盲源分离，实现对未知混合信号进行盲分离；低通滤波器。(BSS using eigenvalue value decomposition Program written by A. Cichocki and R. Szupiluk X [m x N] matrix of observed (measured) signals, W separating matrix, y estimated separated sources p time delay used in comput
icalab
- icalab工具箱， 独立分量分析工具包，包括十余种主流ICA分析工具，上手可用。(icalab car icalab\acrsobibpf.p icalab\acsobiro.p icalab\adv_opt_matrixH.p icalab\adv_param.p icalab\als_reg.p icalab\amuse.p icalab\amusepermuta.p icalab\benchmarks\10halo.mat)