Ica盲源分离Matlab程序归纳.pdf

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2021-11-20 发布于江苏
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Ica 盲源分离 Matlab 程序 close all; clear all; i4=imread(1.jpg); i5=imread(2.jpg); i6=imread(2.png); i1=rgb2gray(i4); i2=rgb2gray(i5); i3=rgb2gray(i6); s1=reshape(i1,[1,256*256]); s2=reshape(i2,[1,256*256]); s3=reshape(i3,[1,256*256]); s=[s1;s2;s3];sig=double(s); aorig=rand(size(sig,1)); mixedsig=aorig*sig; ms1=reshape(mixedsig(1,:),[256,256]); ms2=reshape(mixedsig(2,:),[256,256]); ms3=reshape(mixedsig(3,:),[256,256]); figure; subplot(331),imshow(i1),subplot(332),imshow(i2),subplot(333),imshow(i3); subplot(334),imshow(uint8(ms1)),subplot(335),imshow(uint8(ms2)),subplot(336),i mshow(uint8(ms3)); % mixedsig=zeros(size(mixedsig)); meanValue=mean(mixedsig); mixedsig=mixedsig-meanValue*ones(1,size(mixedsig,2)); covarianceMatrix=cov(mixedsig,1); [E,D]=eig(covarianceMatrix); eigenvalues=flipud(sort(diag(D))); whiteningMatrix=inv(sqrt(D))*E; dewhiteningMatrix=E*sqrt(D); whitesig=whiteningMatrix*mixedsig; X=whitesig; [vectorSize,numSamples]=size(X); B=zeros(vectorSize); numOFIC=vectorSize; for r=1:numOFIC i=1;maxNumIterations=100; w=rand(vectorSize,1)-.5; w=w/norm(w); while i=maxNumIterations+1 w=w-B*B*w; w=w/norm(w); w=(X*((X*w).^3))/numSamples-3*w; w=w/norm(w); i=i+1; end A(:,r)=dewhiteningMatrix*w; W(r,:)=w*whiteningMatrix; B(:,r)=w; end icasig=W*mixedsig+(W*meanValue)*ones(1,numSamples); icasig=abs(50*icasig); a=reshape(icasig(1,:),[256,256]); b=reshape(icasig(2,:),[256,256]); c=reshape(icasig(3,:),[256,256]); subplot(337),imshow(uint8(a)),subplot(338),imshow(uint8(b)), subplot(339),imshow(uint8(c))