独立成分分析
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独立成分分析综述
该文档概述了独立成分分析 (ICA) 的基础知识，为初学者提供实用指导。
算法与数据结构
13
2024-04-30
独立成分分析和时间独立成分分析的源代码-estimate.m
独立成分分析和时间独立成分分析的源代码-estimate.m非常实用！
Matlab
14
2024-07-25
基于FASTica算法的信号独立成分分离实现
该文介绍了利用Matlab编写的基于FASTica算法的信号独立成分分离方法。用户可以根据需要修改输入信号以实现不同的应用。
Matlab
16
2024-07-18
ICA独立成分分析Matlab代码与使用手册
独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）是一种有效的数据分析工具，主要用于从混合数据中提取出原始的独立信号。作为一种信号分离方法，ICA广泛应用于各种领域。本项目提供了使用ICA的Matlab代码、音频数据以及详细的使用手册，帮助用户更好地理解和使用该方法。希望这些资源对大家有所帮助。
Matlab
7
2024-11-05
基于Matlab的独立成分分析（ICA）代码及音频数据下载
这是一份基于Matlab的独立成分分析（ICA）代码，包含详细的音频数据和使用说明，为用户提供实用帮助。
Matlab
13
2024-08-09
基于MATLAB的独立成分分析在信号识别与还原中的应用实例
本案例阐述如何利用独立成分分析技术，借助MATLAB平台实现对通信信号的识别与还原。案例着重展示实际操作流程，帮助理解ICA算法在信号处理领域的应用。
算法与数据结构
19
2024-05-23
主成分分析
该压缩文件包含了有关主成分分析的信息和资源。
Hadoop
23
2024-05-13
主成分分析：降维利器
想象一个高斯分布，它的平均值位于 (1, 3)，在 (0.878, 0.478) 方向上的标准差为 3，而在正交方向上的标准差为 1。黑色向量表示该分布协方差矩阵的特征向量，其长度与对应特征值的平方根成比例，并移动到以原始分布平均值为原点。
主成分分析 (PCA) 是一种强大的降维技术，广泛应用于多元统计分析。它通过识别并保留对数据方差贡献最大的主成分，在降低数据维度的同时最大程度地保留数据信息。
统计分析
14
2024-05-21
PCA主成分分析指南
本指南全面讲解了主成分分析技术，提供深入解析和实用案例，适合初学者深入理解PCA原理和应用。
数据挖掘
21
2024-05-01
主成分分析的几何诠释
主成分分析是一种通过降维将高维数据投影到低维空间的技术，其中主成分是低维空间中方差最大的方向。它广泛应用于数据可视化、降噪和特征提取等领域。
算法与数据结构
13
2024-05-13