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PCA_ICA用于BSS

  • 资源大小:2.12 MB
  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: Matlab

资 源 简 介

这个包包含实现主成分分析和独立成分分析的功能。 主成分分析和独立成分分析作为功能在这个包中实现,并包括多个示例来演示它们的使用。 在主成分分析中,多维数据被投影到与其最大奇异值相对应的奇异向量上。这种操作有效地将输入信号分解成数据中方差最大的正交分量。因此,主成分分析经常被用于降维应用,在降维应用中,执行主成分分析产生数据的低维表示,该低维表示可以被反转以紧密重构原始数据。 在独立分量分析中,多维数据被分解成在适当意义上最大程度独立的分量(峰度和负熵,在这个包中)。独立分量分析与主成分分析的不同之处在于,低维信号不一定对应于最大方差的方向;相反,独立分量分析分量具有最大的统计独立性。实际上,独立分量分析通常可以揭示多维数据中不相交的潜在趋势。

文 件 列 表

pca_ica
centerRows.m
demo_PCA1.m
normalizeAudio.m
.DS_Store
mvg.m
demo_PCA2.m
fastICA.m
whitenRows.m
randomMixingMatrix.m
PlayAudio.m
visualizeAudio.m
loadAudio.m
audio
rssd_B.wav
kICA.m
demo_ICA.m
PCA.m
license.txt

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