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- 基于Fast-ICA和对称正交化的谐波检测北大核心CSCDCSTPCD
- 基于FastICA的混合音频信号盲分离CSTPCD
- 基于ICA和FLD相结合的人脸识别北大核心CSCD摘要:ICA作为一种传统的人脸识别方法,虽然识别效果较好,但却没有考虑类别信息.为了将类别信息融入ICA方法中,尝试利用FLD和ICA相结合的方法对人脸进行识别处理,即在使用ICA方法获得训练模式的统计独立基向量的基础上,对基向量张成的子空间使用FLD方法.利用几个人脸数据库对该方法进行了实验.实验结果表明,使用上述方法进行人脸识别,其效果优于传统的PCA方法、FLD方法和ICA方法.
- 结合Gabor滤波器和ICA技术的纹理分类方法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于粒子群优化的工频干扰消除算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于投影方法的约束独立成分分析CHSSCDCSTPCD摘要:独立成分分析是解决盲源分离问题的一种有效工具, 但ICA具有伸缩(dilation)与排序(permutation)的不确定性的本质特征.本文利用一些约束条件,采用Lagrange乘子法并结合简单的投影方法,可以以特定的形式来进行独立成分的排序,并且可以在信号分离过程中规范化解混矩阵(demixing matrix),能够系统地减轻ICA对于伸缩与排序的不确定性.仿真结果证实了算法的有效性.
- 一种基于ICA方法的数字水印技术
- 基于独立成分分析的混合LFM信号检测CSTPCD摘要:混合LFM信号广泛存在于实际信号环境111,对其检测极其重要.对有严重交义项的混合LFM信号的检测十分困难,因此提出了一种基于独立成分分析的混合LFM信号检测法.通过盲源分离提取各独立成分,利用时频分布矩阵的联合对角化法抑制交叉项,再由各成分信号自项求和重构wigner-Ville分布,采用Wigner-Hough检测各LFM成分.分析了Wigner-Hough变换输入信噪比和输出信噪比的炎系,仿真验证了算法的有效性,得出随着样…查看全部>>
- 一种基于ICA的盲信号分离快速算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于SVM的人脸表情识别