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搜索资源 - ICA feature extraction
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这次上传的代码是关于特征提取的主要算法之一：ica，其比pca要好-this code is uploaded on the main feature extraction algorithm : ica, better than the PCA
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基于ica的特征提取算法,主要是提取方向角特征.研究ICA的下载.-based on the genotype and phenotype of ica feature extraction algorithm, is the main feature extraction direction angle. Research ICA download.
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用于脑电信号特征提取的InfoMax Algorithm Based on ICA；也可以稍作改动用于其他信息提取。-for feature extraction InfoMax Algorithm Based on ICA; Minor modifications can be used to extract other information.
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ICA用于图像特征提取 通过定义一个衡量分量独立性和非高斯性的目标函数来实现的,ICA for image feature extraction components by defining a measure of independence and non-Gaussian nature of the objective function to be achieved
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fastICA2.5 ICA算法，使用快速独立分量分析（ICA）算法进行特征提取-fastICA2.5 ICA algorithm, the use of fast independent component analysis (ICA) feature extraction algorithm
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图像分析处理,一种新的算法来实现特征提取-Image analysis and processingA new algorithm is proposed to realize feature extraction
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matlab信号特征提取程序集合，包括信号的多种经典特征-Signal feature extraction matlab collection procedures, including the classic characteristics of a variety of signals
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利用MATLAB实现一维信号时间序列的，特征提取，其中包括ICA和基于小波包的方法。-Use MATLAB to achieve one-dimensional time series signal, feature extraction, including the ICA and the method based on wavelet packet.
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模式识别中运用ICA进行特征提取的matlab代码-Pattern Recognition in the use of ICA for feature extraction matlab code
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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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Facial Feature Extraction Using Geometric Feature and ICA
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在基于特征提取方法之上, 研究用算法对目标多视角问题进行分类器设计。在对
图像进行独立成分分析后, 针对多姿态角目标识别问题, 提出了角度优先粗分类的设计方法-Feature extraction method based on above research objective of the algorithm to classify multi-view design problem. In the right image independent component analysis, t
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特征提取是模式识别研究领域的一个热点.本文提出了一种基于独立成分分析和线性鉴别分析的特征提取方法.谊方法中引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之,并且给出了一个完整的独立成分分析和线性鉴别分析的组合算法.在ORL和Yale人脸数据库上的实验表明了该方法的有效性.-Feature extraction is a hot field of pattern recognition research. In this paper, which is based on independent com
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用ICA进行人耳特征的提取，没有自带人耳库，请加上人耳库以后再进行调试-To the human ear with ICA feature extraction, there is no native human ear library, coupled with the human ear library later debugging
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本程序主要用于基于ica独立分量分析，主要利用ica提取图像的特征-This procedure is mainly used for ica-based independent component analysis, the main use of the image feature extraction ica
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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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ICA独立成分分析对信号进行特征提取，盲源分析保留有用信号通道-ICA independent component analysis for signal feature extraction and blind source analysis to preserve the desired signal channel
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ICA独立分量图像特征提取,内含源程序和图片，程序完整、易懂，有很好的参考价值。-The ICA independent component image feature extraction，Contains the source program and pictures, complete, and easy to understand and have a very good reference value.
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该方法利用人脸具有镜像对称的自然特性，依据奇偶分解原理，生成成镜像奇、偶对称样本，井利用人脸对称图像作为训练样本，再利用主分量分析(PCA)对训练样本进行二阶相关和降维处理，然后对处理后的样本进行ICA特征提取。理论和分析实验证明，该算法有效减线了人脸受到视角、光照、人脸表情、姿势变化等因素的最响，又增加了训练样本容量，减少了计算复杂度，同时有效解决了小样本问题，提高了识别率.(The method uses the natural characteristics of mirror symme
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一种特征提取方法：独立成分分析（ICA)(A feature extraction method: independent component analysis (ICA))
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