ICA的著名应用是盲源分离，于是这里就以盲源分离为例子进行说明。
假设n个人面前有n个话筒，然后这n个人说话时这n个话筒进行录音，这n个人说了m句话，最后从这n个话筒中收集一些录音，目标：从这些录音中分离出每个人的声音对于ICA的模型：x=A·s假设x是个m*n的矩阵，A是个m*k的矩阵，那s就需要是个k*n的矩阵，于是ICA就是把x分解成2个矩阵的乘积，这两个矩阵就是求出来的源信号。
假设n个人面前有n个话筒，然后这n个人说话时这n个话筒进行录音，这n个人说了m句话，最后从这n个话筒中收集一些录音，目标：从这些录音中分离出每个人的声音对于ICA的模型：x=A·s假设x是个m*n的矩阵，A是个m*k的矩阵，那s就需要是个k*n的矩阵，于是ICA就是把x分解成2个矩阵的乘积，这两个矩阵就是求出来的源信号。
2024/2/19 17:05:26
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盲源分离，语音增强Blindsourceseparation(BSS)methodshavereceivedextensiveattentionoverthepasttwodecades;thankstoitswideapplicabilityinanumberofareassuchasbiomedicalengineering,audiosignalprocessing,andtelecommunications.Theproblemofsourceseparationisaninductiveinferenceproblem,asonlylimitedinformation,e.g.,thesensorobservations,isavailabletoinferthemostprobablesourceestimates.
2023/7/22 21:39:42
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非负矩阵分解(NonnegativeMatrixFactor)，简称NMF，是由Lee和Seung于1999年在自然杂志上提出的一种矩阵分解方法[1]，它使分解后的所有分量均为非负值(要求纯加性的描述)，并且同时实现非线性的维数约减。
NMF已逐步成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。
NMF已逐步成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。
2016/1/5 18:58:57
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非负矩阵分解(NonnegativeMatrixFactor)，简称NMF，是由Lee和Seung于1999年在自然杂志上提出的一种矩阵分解方法[1]，它使分解后的所有分量均为非负值(要求纯加性的描述)，并且同时实现非线性的维数约减。
NMF已逐步成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。
NMF已逐步成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。
2018/2/1 4:43:58
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基于稀疏成分分析的欠定盲源分离技术在风力发电机齿轮箱轴承毛病特征提取中的应用
2020/5/2 9:07:11
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这个是由芬兰人提出的FastICA算法，我编写了一个主函数，名字叫zhuhanshu.m,打开后，可以调用其他程序，检查盲源分离的结果
2020/8/14 21:41:31
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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