FastICA的改进算法及应用研究.【摘要】：成分分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)是一种从数据中寻找其具有内在性和非高斯性因子的数据处理方法。.ICA可以在未知源信号及混合矩阵信息的情况下分离出相互统计的源信号。.由于ICA的性假设...
流程图如下图2．1所示：图2．1FastICA算法流程图第2章基于FaStICA算法的传导噪声信号的处理相对普通的ICA算法，它具有以下方面的优点：1）易于使用。与基于梯度的算法相比，该算法并不需要设置步长参数。2）收敛速度快。
基于改进FastICA算法的混合语音盲分离.【摘要】：目前信号处理领域中最热点的研究问题之一就是盲源分离问题(BBS),它的主要研究工作就是,在对系统的源信号和混合系统都未知的情况下,处理一组以时间序列或者并行信号的形式表示的观测变量,最终分离出想要...
基于FastICA算法的盲源分离.pdf,第21卷第12期计算机技术与发展V01．21No．122011年12月COMPUIERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENTDeC．2011...
FastICA和Informax分离出的分量中可以看出，FastICA算法成功分离出了激励源信号，其中分离出的sinc信号和噪声信号几乎与激励源相同，sinc信号只是幅值相反，funnycurve和锯齿波信号也只有开始一小段失真，可以说FastICA分离是十分有效的。
Publicationsfrontpage.Homepage:TheFastICAalgorithm[Thisisprobablythemostwidelyusedalgorithmforperformingindependentcomponentanalysis,avariantoffactoranalysisthatiscompletelyidentifiableunlikeclassicalmethods,andabletoperformblindsourceseparation..FastICApackageforMatlabandothersystems
FastICA步骤：1.对观测数据X进行中心化处理，使样本的每个属性均值为02.求出样本矩阵的协方差矩阵Cx3.用主成分分析得到白化矩阵W0=Λ-1/2UT对其中Λ、U分别是Cx的特征值、特征向量4.计算正交阵Z=W0*X，Z维数可以根据主成分的占比，小于样本属性数5.
基于FastICA盲源分离算法的语音增强系统论文+软硬件设计文件摘要（中英文）基于FastICA盲源分离算法设计了一个语音增强算法，并移植到以DSP芯片TMS320F28335为核心的语音增强系统上。该系统实时增强语音,通过四元麦克风阵列采集空间中的声音信号，并通过内置语音增强算法将其中的语…
相比其他技术，ICA的开源代码不是很多，且存在黑魔法–有些步骤并没有在论文里提到，但没有这些步骤是无法得到正确结果的。本文给出一个ICA最大似然解法的推导，以及FastICA的python实现，限于时间和实际需求，没有对黑魔法部分完全解读，只保证FastICA实现能得到正确结果。
成分分析fastICA的MATLAB代码及部分论文。主要包含FastICA_25库及论文fastica更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.FastICA算法，又称固定点(Fixed-Point)算法，是由芬兰赫尔辛基大学Hyvärinen等人提出来的。
31.3论文组织结构及研究内容………5第二章FastICA算法基本理论………72.1成分分析数学基础………72.1.1信号的统计性………72.1.2信号性的度量……...
基于FastICA的雷达信号分选研究(全文)文档信息主题:关于“论文”中“毕业论文”的参考范文。属性:F-005GE1,doc格式,正文5282字。质优实惠,欢迎下载!适...
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该方法引入分量分析(independentcomponentanalysis,ICA)对电流传感器的输出信号进行分离.给出一种补偿观测信号与源分量数目的方法,建立ICA的数...
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本文重点研究了目前较为成熟并且广泛使用的基于负熵的快速分量分析算法(FastICA),并针对FastICA算法对初始值比较敏感的问题提出了一种改进算法,引入十五阶收敛的牛顿迭代...
内容提示:第21卷2011年12月第12期计算机技术与发展COMPUIERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENTV01.21DeC.No.122011基于FastICA算...
目的研究基于峭度和负熵的FastICA的模型特点,分析两种算法在心电信号去噪中的应用,对ICA在信噪分离中的特点加以分析研究.方法首先利用心电数据库MIH-BIT中单独...
FastICA的迭代算法经过白化后,那么ICA要做的就是就是要找到一个最优方向,使得改方向的非高斯性最大因此,这只是一个优化问题。那么怎么衡量非高斯性呢,我们可以用负熵来衡...
楼主知不知道网上下载的FastICA工具箱，里面用到的算法是不是基于负熵的固定点算法呀？谢谢...