ICA算法相关论文
传统的语音识别系统基本上都是基于较为纯净的语音环境建立的,即在声音抓取的基础上,进行简单的滤波和去噪声,然后直接将声音信号......
Segregation between the parietal memory network and the default mode network： effects of spatial smo
由二个关键顶骨节点， precuneus 和以后的 cingulate 外皮组成的一个大脑网络，从最近的 fMRI 研究出现了。尽管它解剖地邻近并且空间......
脑电是大脑神经元突触后电位的综合,是大脑电活动产生的电场经容积导体(由皮层、颅骨、脑膜及头皮构成)传导后在头皮上的电位分布,......
心电图(ECG)技术自十九世纪出现以来,已经成为心脏病诊断与治疗中不可或缺的可靠依据。心电信号具有伪周期性及突变性的特点,临床......
独立分量分析算法(ICA)作为一种有效的盲信号处理新方法具有重要的理论和应用价值,目前独立分量分析算法在图像处理方面的应用大致......
学位
目前,盲声源分离技术随着科技的发展也日趋成熟。如果观测信号的数目大于或等于源信号的数目,将其定义为超定或正定盲声源分离。否......
随着社会发展的需要,各行业对快速有效的身份验证有着迫切的需要。由于生物特征是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性......
独立分量分析(Independent Component Analysis，ICA)是新近发展起来的一种非常有效的盲源分离技术。因具有优异的盲辨识、表示能力......
盲源分离作为最近20年发展起来的一种信号处理方法，已经成为众多领域中研究和发展的重要课题。如何在没有任何先验信息的条件下，只从......
社会的迅速发展带来大量的数据信息,而如何找出有用的信息就显得尤为重要,而且对于声音数据来说,若是可以有效地采集、处理、识别......
静态图像的分割解释和序列图像的运动分析是计算机视觉中两个基本的问题，已有大量的研究工作者对这些领域进行了深入的研究并提出了......
对脑电信号(Eletroencephalograph EEG)处理的目的就是为了从复杂的背景噪声中提取出隐含或微弱的脑电特征信号并应用于临床医学和......
针对静态独立分量分析(ICA)算法在分析非平穗性很强的生物电信号方面的局限，对基于信息极大原理的独立分量分析算法的动态盲分离进......
针对独立分量分析(ICA)应用于无线通信系统时存在分离信号无法识别和多径混合信号分离难以实现两个问题,提出一种基于通信协议先验......
故障诊断的前提是必须尽可能获得设备故障的特征信息,而故障特征信息的提取与分离是其中一个关键问题。论文将独立分量分析(ICA)算......
心血管疾病是当今危害人类健康的主要疾病之一，心电图(ECG)检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法，其中利用计算机分析ECG信号来进行......
功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)是20世纪90年代初出现的新型研究工具,使人们能够无损地进行脑功能......
学位
图像基学习作为图像特征提取和图像表示的一种重要方法和手段优越性突出。将图像用图像基元表示，不仅能够减少信息冗余，而且能够压缩......
学位
提出了一种采用自适应非线性函数的ICA学习算法,Flexible ICA算法,并将其应用于睡眠EEG自动分期的前期预处理中,用于消除采集到的......
独立分量分析是近年发展起来的一种高效的信号分离方法,主要对观测的混合信号进行分离或提取各个源信号。简要介绍了ICA的概念、基......
相较于常规地震资料,微地震资料中不同道之间有效信号通常存在时间差,使得采用快速独立分量分析(fast independent component anal......
本文介绍了独立分量分析的基本理论,分析了常见的ICA算法,介绍了独立分量分析的主要应用领域,并对未来发展趋势和研究方向进行了展......
独立成分分析(ICA)方法是近几年发展起来的一种新统计方法,旨在将所观测到的多维随机向量转换成统计上尽可能独立的成分。本文基于......
本文利用离散小波变换提出了一种过完备独立成分分析（Overcomplete ICA）的禀性结构，它是一个由两个子Overcomplete ICA过程组成的混合......
独立组分分析(Independent Componment Analysis,ICA)应用于混合红外光谱定性分析.其主要优点在于可从未知混合光谱中分离出独立组......
One important application of independent component analysis (ICA) is in image processing. A two dimensional (2-D) compos......
利用快速独立分量分析（fast independent component analysis,Fast ICA）算法,对混有高斯噪声的2种储粮害虫玉米象Sitophilus zeamais......
针对扩展Infomax语音分离算法仅只对无偏信号的概率密度分布进行建模的不足，提出了一种有效分离的有偏亚高斯信号ICA算法。通过修改......
A novel traffic sign recognition system is presented in this work. Firstly, the color segmentation and shape classifier ......
选择两个函数的线性组合作为代价函数，基于组合的任意性，保证了加性噪声盲源信号分离的有效性，提高了信号处理的通用性．根据分离矩阵的......
针对ICA算法不能直接应用于单通道盲分离的问题,提出了基于小波变换的ICA盲源分离算法。该算法结合小波变换对基于信息论的ICA算法......
本文提出了一种改进的空域特征提取方法,即结合分形算法对解混矩阵重排序,使其更适宜作为时域特征。同时使用遗传算法过滤与不包含......
本文考虑了2017年数学建模A题的mathematica算法,据此分析了数学上等价的表达式的不同数值计算方式和结果。......
该文介绍了独立分量分析(ICA)的基本原理,给出了应用于字符识别的ICA算法,得到一组独立基的投影系数.在此基础上,组合欧氏距离和马......
摘 要：文章作者提出的基于ICA算法的野外动物声音探测仪设计主要通过对户外生态环境所发生的声波进行分析：声源分离、声音采集、声音......
针对目前实际工业生产中变量不能严格服从高斯分布，且变量之间存有严重相关性的特点，进行了基于独立成分分析的过程监控方法研究。该......
ICA(Independent Component Analysis)是近年来信号处理领域的热点研究课题,可以根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信......
一个复合差错信号通常个别地包含多重典型信号和强壮的混乱噪音，它使通过常规方法把星期差错信号与他们分开困难，例如基于快速傅里叶......
随着板带轧机的轧制速度和精度不断提高，轧机在生产过程中经常出现电机振动。本文把盲源分离FastICA算法应用到轧机振动故障诊断中，......
在深入分析FastICA算法的基础上,提出了将其用于雷达信号的分选.仿真结果表明,这种算法应用于雷达信号分选时取得了很好的分离效果......
独立分量分析(independentcomponentanalysis,ICA)是基于信号高阶统计量的盲源分离方法。在分析独立分量分析的基本模型及方法的基......
概述了消除事件相关脑电位(ERP)伪迹的一般方法和存在的问题,介绍了独立分量分析(ICA)的基本原理及其两个关键内容.将ICA算法用于......
提出一种新的盲信号分离的神经网络方法,该方法将小波变换和独立分量分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合.利用小波变......
对风速的准确预测能有效减轻风电场对整个电网的不利影响,同时能提高风电场在电力市场中的竞争能力.首先提出一种基于快速独立分量......
