獨(dú)立成分分析ica深圳大學(xué)(編輯修改稿)
2025-06-18 08:51 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 到的獨(dú)立成分 Xi(t)數(shù)目與Si（ t）數(shù)目相同。 ??????????????)()()()()()()()()()()()(333232131332322212123132121111tsatsatsatxtsatsatsatxtsatsatsatx當(dāng)盲源分離的各分量相互獨(dú)立時(shí)，就成為 獨(dú)立分量分析 公式 1 應(yīng)用場(chǎng)景 生物醫(yī)學(xué)信號(hào)領(lǐng)域 心電圖 (ECG)腦電圖 (EEG)信號(hào)分離 聽(tīng)覺(jué)信號(hào)分析、功能磁共振圖像(FMRI)分析 處理孕婦身上測(cè)到的心電信號(hào)，分別得到孕婦自己和胎兒的心電信號(hào) 陣列信號(hào)處理領(lǐng)域 應(yīng)用場(chǎng)景 在陣列傳感器中，各傳感器接收到混合信號(hào)，源信號(hào)和混合特性未知，是典型的盲分離應(yīng)用問(wèn)題。在移動(dòng)通信陣列天線處理、海洋聲納探測(cè)等方面的作用越來(lái)越重要 聲信號(hào)處理領(lǐng)域 應(yīng)用場(chǎng)景 移動(dòng)通信中， ICA技術(shù)能夠有效地消除噪聲、抑制干擾、增強(qiáng)語(yǔ)音，提高通信質(zhì)量； 通過(guò) ICA方法對(duì)車(chē)輛行駛時(shí)產(chǎn)生的聲音信號(hào)進(jìn)行分離，對(duì)車(chē)輛個(gè)數(shù)與行車(chē)方向進(jìn)行估計(jì)，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的簡(jiǎn)單分類(lèi) ICA范例 —— EEG ? 信號(hào)與假象分離 ? 噪聲條件下研究腦活動(dòng) ? 監(jiān)測(cè)多個(gè)腦活動(dòng)過(guò)程 ICA范例 —— fMRI ICA Co mp o n e n t Typ e sSu sta ine d tas kr ela ted(a)Tra ns ien tlytas kr ela ted(b)Sl ow ly va ryi ng(c)Qu as ip eri odi c(d)Ab rup t he admo ve me nt(e)A ctiv atedS uppre ss edSl ow he admo ve me nt(f)? fMRI數(shù)據(jù)噪聲大且復(fù)雜 ? ICA辨識(shí)同時(shí)產(chǎn)生的血流動(dòng)力學(xué)過(guò)程 ? 不需要特定的實(shí)驗(yàn)相關(guān)先驗(yàn)知識(shí) 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) ? 牛頓迭代法 ? 熵 ? 負(fù)熵
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