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独立成分分析(ICA)_深圳大学研究报告.ppt
Independent component analysis;ICA简介;独立成分分析（ICA）;声音提取：
典型例子：“鸡尾酒会”的问题。
人的大脑可以很快辨出或集中听某种需要关注声音。; a为权重的参数，在鸡尾酒舞会问题中为距离，x为两个话筒得到信号，s为两个表演者的声音。这两个人的声音相对独立并且忽略所有的其他因素比如声音的时间延迟。
如果我们知道a的参数，也就是说知道距离，反解出s就很简单。（半盲源）
但ICA是在不知道a和Si(t)的情况下的一种估计的算法，也就是说的盲信号分离的一种算法。
;;1.独立成分被假定是统计独立的;2.独立成分具有非高斯的分布;根据源信号的统计特性，仅由观测的混合信号恢复(分离)出未知原始源信号的过程;
;应用场景;阵列信号处理领域;声信号处理领域 ;ICA范例——EEG;ICA范例——fMRI;3、数学基础;;例.;熵;;(fastICA）-----极大化非高斯性;; 等于;; ;现在我们试图采用牛顿法来求解方程。用F表示上方程的左部分，求的其梯度为：;;代码实现;;算法结果
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