matlab的egde源代码

matlab ica 独立成分分析代码独立子空间分析：盲源分离 结构化数据课程项目：学习、预测、依赖、测试 重现我们的实验： 运行以下脚本： Experiment_ecg.py : 能够对心电图数据执行多维 ICA 的脚本（心电图的 3 个通道，我们希望将婴儿的心电图与其妈妈的心电图分开，与 Cardoso 的论文 (1) 中的相同）改编自 Cardoso 的论文多维独立成分分析（1）。 ICA 的可用实现是 JADE 和 FastICA。 Experiments_audio.py ：能够对音频数据执行 ICA、多维 ICA 和 FastISA 的脚本。 通过更改标志，可以执行以下任一操作： ICA（将标志方法设置为ica ）对两首歌曲的混合（使用 JADE 或 FastICA（将标志算法设置为jade或fastICA ）） 混合曲目上的 MICA（将标志方法设置为mica ）在两首歌的混合（使用 JADE 或 FastICA（将标志算法设置为jade或fastICA ）） 混合轨道上的 fastISA（将标志方法设置为 fastISA） Experiments_images.py ：

独立成分分析的matlab代码

ica 英文版的独立成分分析 用到统计的可以下载好好学习一下

独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)是近年来提出的非常有效的数据分析工具，它主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。它作为信号分离的一种有效方法而受到广泛的关注。这是我毕设用的，里面有 ICA独立成分分析的matlab代码，音频数据，以及使用说明，希望对大家有所帮助。独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)是近年来提出的非常有效的数据分析工具，它主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。它作为信号分离的一种有效方法而受到广泛的关注。这是我毕设用的，里面有 ICA独立成分分析的matlab代码，音频数据，以及使用说明，希望对大家有所帮助。

为提高含噪声瓦斯浓度数据的预测精度,提出了一种基于独立成分分析(ICA)和k-最近邻(kNN)法的反向传播人工神经网络(BP-ANN)预测模型。利用滑动时间窗算法产生训练样本矩阵,采用ICA方法估计训练样本矩阵中的独立成分,用不含噪声的独立成分重新构建训练集;运用k-NN法减小训练集规模,引入混合距离测度函数降低训练过程的计算复杂度。实验结果表明,该预测模型较普通BP-ANN模型有效减小了瓦斯浓度预测误差和训练时间。

该包包含实现主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA) 的函数。 PCA 和 ICA 在此包中作为函数实现，并包含多个示例来演示它们的使用。 在 PCA 中，多维数据被投影到对应于其几个最大奇异值的奇异向量上。 这种操作有效地将输入单个分解为数据中最大方差方向上的正交分量。 因此，PCA 经常用于降维应用，其中执行 PCA 会产生数据的低维表示，可以将其反转以紧密地重建原始数据。 在 ICA 中，多维数据被分解为在适当意义上最大程度独立的组件（峰态和负熵，在这个包中）。 ICA 与 PCA 的不同之处在于，低维信号不一定对应最大方差的方向； 相反，ICA 组件具有最大的统计独立性。 在实践中，ICA 通常可以揭示多维数据中不相交的潜在趋势。

改进最大信噪比的独立成分分析

快速独立成分分析算法，FastICA，对于目标信号进行成分分析，盲源分离上均具有不错的应用。

在盲源分离和独立成分分析中,峭度是衡量随机信号非高斯性的常用对比准则,通过不同类型的算法对其进行优化,找到非高斯性极大值点,即实现了源信号的提取或分离。例如,基于峭度的快速不动点算法,它是一种收敛速度很快的算法。最近,Marc Castella等人提出了一类基于所谓"参考信号"的对比准则,以及对应的梯度最大化优化算法,这些算法具有很好的收敛性能。受其启发,文章以一种类似的方式将"参考信号"思想应用到峭度中,得到一种新颖的对比函数,并基于该新峭度对比函数,提出了一种新的快速不动点算法。与经典的基于峭度的快速不动点算法相比,该算法极大地提高了收敛速度,尤其是随着信号样值点数的增加,该算法的优势会更加明显。文章分析和证明了该新峭度对比函数的局部收敛性,给出了新算法的详细推导过程,仿真实验验证了该算法的性能,并与经典算法进行了比较分析。