源分离

盲源分离关键程序，可以自由选择分离方法，请看readme，使用MATLAB。

盲源分离技术是一种利用统计信息对混合信号进行解混的方法。在计算机工程领域，基于Matlab的盲源分离技术尤为突出。通过Matlab平台，研究人员能够实现对复杂信号的准确分离和分析，这对于信号处理和数据挖掘具有重要意义。

MySQL多源复制和Mycat实现读写分离是一份优质的资料，详细探讨了数据库复制和分离读写操作的最佳实践。

禅Zen是一款实时谐波/冲击源分离库，使用MATLAB中的中值滤波和CUDA加速。它支持谐波打击源分离和稳态/瞬态源分离，使用SSE进行随机频谱估计滤波。请注意，在SSE滤波情况下，Npp/Ipp FilterBox函数在行为上不如FilterMedian函数稳定。Zen通过基于策略的模板元编程实现双CPU/GPU算法支持，包括抽象包装器以优化专用子例程如cuFFT和Npp/Ipp。

J.Bruna，P.Sprechmann和Y.LeCun于ICASSP 2015会议上编写了用于实现“带有散射NMF的源分离”模型的scattnmf代码。运行demo.m时请注意：培训词典需要使用matlab软件包SPAMS。散射代码的部分内容借用自Scatnet包。

这是一个基于Matlab实现的FastICA算法工具包，包含人工信号的加噪合成、去均值和白化处理。利用快速ICA算法可以有效实现多信号的盲源分离。

该论文介绍了一种卷积盲源分离算法，使用时频掩蔽策略处理不确定的混合信号，作者包括VG Reju、SN Koh和IY Soon，发表于IEEE Transactions on Audio, Speech和语言处理，2010年1月，第101-116页。该算法基于测量的房间脉冲响应混合信号，能够有效处理多来源信号，包括确定性和不确定性情况。

BSSGUI应用程序作为盲源分离算法的控制面板，涵盖EFICA、WASOBI、COMBI、MULTI-COMBI、FCOMBI等多种算法，可调整算法特性和参数。该程序处理输入输出数据，展示多信号图，并将结果保存至Matlab工作区。BSSGUI还提供测试数据功能，评估分离信号的可信度和特性。

Matlab研究室上传的视频均有完整可运行的代码，适合初学者使用。主函数为main.m，其他m文件为调用函数，运行环境要求Matlab 2019b。操作简单，将所有文件放入当前文件夹，打开main.m文件，点击运行即可得到结果。如有问题，可咨询博主获取帮助，或通过视频QQ名片联系。提供完整代码、期刊文献复现、Matlab程序定制及科研合作等服务。

MySQL 的读写分离方案，用得好能省掉你一半的性能烦恼。Amoeba 的配置方式比较简单，适合不想折腾太多脚本的你。写操作走主库，读操作扔给从库，压力一下就分散了，响应也快了不少。读写分离其实就是个分工协作的逻辑，主库写数据，从库读数据，像流水线一样高效。对高并发业务友好，比如电商下单+查看订单，读多写少的场景效果更。说到实现方式，分三种：中间件、应用层和数据库自身。中间件像 Amoeba 和 MySQL Proxy 这种挺常见，Amoeba 更适合图省事，配置少；Proxy 灵活但脚本多，看你偏好。Amoeba 的配置还挺直观的，主从建好之后配置下 dbServer.xml 就能跑。像下面