fastica工具箱

时间:2017-09-13 08:07:54
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文件名称:fastica工具箱

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更新时间:2017-09-13 08:07:54

独立成分分析

matlab独立成份分析工具箱。 独立分量分析 ( Independent Component Analy2sis , ICA) 是由Herault和Jutte在1983年提出,该方法不依赖与源信号类型相关的详细知识或信号传输系统特性的精确辨识,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,是一种有效的冗余取消技术,被广泛应用于盲源分离( blind source separation BSS)、特征提取和盲解卷、生理学数据分析语 音信号处理、图像处理及人脸识别等领域。该方法根据代价函数的不同,可以得 到不同的ICA算法,如信息最大化(infomax)算法、FastICA算法、最大熵( M E)和最小互信息( MM I)算法、极大似然(ML)算法等。


【文件预览】:
FastICA
----gui_cb.m(19KB)
----gui_sc.m(2KB)
----1.tiff(129KB)
----gui_help.m(14KB)
----fasticag.m(19KB)
----pcamat.m(12KB)
----se1.fig(356KB)
----gui_s.m(5KB)
----foetal_ecg.dat(376KB)
----3.tiff(129KB)
----gui_advc.m(7KB)
----remmean.m(461B)
----fastica.m(18KB)
----Contents.m(1KB)
----fpica.m(25KB)
----whitenv.m(3KB)
----2.tiff(129KB)
----CVS()
--------Root(21B)
--------Repository(8B)
--------Entries(794B)
----icaplot.m(13KB)
----pic.jpg(32KB)
----gui_cg.m(3KB)
----gui_adv.m(13KB)
----gui_lc.m(4KB)
----dispsig.m(402B)
----demosig.m(748B)
----gui_l.m(5KB)

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