盲分離演算法
❶ FastICA演算法的MATLAB實現
對此我做了一段時間的學習,主要是最大非高斯估計的方法,目前的fastica演算法就是基於這種理論研究的。能夠分離得很好具有一定的條件,源圖像之間本身就相差很大,也就是基本上是 「獨立的」,如果相關性太強,而fastica演算法得到的信號本身就是不相關的,不可能完全恢復出來,我對於Amari以及fastica的作者在圖像混合和盲分離的結果持懷疑態度,偶爾效果可能好一些,這中間的問題我們可以交流的
❷ 跪求盲信號分離 各種演算法的matlab代碼啊。。。求大神幫幫我~
硬體加速的圖形通道
JavaFX 圖形渲染基於 Prism。如果使用了支持 Prism 的顯卡或 GPU,JavaFX 可以很快的進行平滑渲染。如果系統不支持 Prism,那麼默認值將會變為 Java 2D。
高性能的媒體引擎
媒體通道支持 Web 多媒體內容的播放,基於 GStreamer 媒體框架,提供了穩定的、低延遲的媒體播放框架。
自包含的應用程序部署模式
自包含的應用程序,可以包含所有的應用程序資源、Java 運行時以及 JavaFX 運行時。應用程序發布後,可以在操作系統本地安裝,獲得操作系統一致的安裝和載入體驗。
❸ 盲源分離的盲源分離的發展及發展趨勢
目前國際國內對盲源分離問題的研究工作仍處於不斷發展階段,新理論、新方法還在源源不斷地涌現。 1986年,法國學者Jeanny Herault和Christian Jutten提出了遞歸神經網路模型和基於Hebb學習律的學習演算法,以實現2個獨立源信號混合的分離。這一開創性的論文在信號處理領域中揭開了新的一章,即盲源分離問題的研究。
其後二十幾年來,對於盲信號分離問題,學者們提出了很多的演算法,每種演算法都在一定程度上取得了成功。從演算法的角度而言,BSS演算法可分為批處理演算法和自適應演算法;從代數函數和准則而言,又分為基於神經網路的方法、基於高階統計量的方法、基於互信息量的方法、基於非線性函數的方法等。
盡管國內對盲信號分離問題的研究相對較晚,但在理論和應用方面也取得很大的進展。清華大學的張賢達教授在其1996年出版的《時間序列分析——高階統計量方法》一書中,介紹了有關盲分離的理論基礎,其後關於盲分離的研究才逐漸多起來。近年來國內各類基金支持了盲信號處理理論和應用的項目,也成立了一些研究小組。 雖然盲源分離理論方法在最近20年已經取得了長足的發展,但是還有許多問題有待進一步研究和解決。首先是理論體系有待完善。實際採用的處理演算法或多或少都帶有一些經驗知識,對於演算法的穩定性和收斂性的證明不夠充分。盲源分離尚有大量的理論和實際問題有待解決,例如多維ICA問題、帶雜訊信號的有效分離方法、如何更有效地利用各種先驗知識成功分離或提取出源信號、一般性的非線性混合信號的盲分離、如何與神經網路有效地結合、源信號的數目大於觀察信號的數目時ICA方法等。另外,盲源分離可同其他學科有機結合,如模糊系統理論在盲分離技術中的應用可能是一個有前途的研究方向;盲源分離技術與遺傳演算法相結合,可以減少計算復雜度,提高收斂速度。如何有效提高演算法對源信號統計特性的學習和利用也需要進行深入研究。在硬體實現方面,盲分離問題也存在著極大的發展空間,例如用FPGA實現等。
經過人們將近20年的共同努力,有關盲分離的理論和演算法得到了較快發展,包括盲分離問題本身的可解性以及求解原理等方面的基本理論問題在一定程度上得到了解決,並提出了一些在分離能力、內存需求、計算速度等方面性能各異的演算法。由於該問題的理論研究深度和演算法實現難度都較大,目前對於盲分離的研究仍然很不成熟,難以滿足許多實際應用需求,許多理論問題和演算法實現的相應技術也有待進一步探索。
❹ sobi演算法和jade演算法的全稱是什麼啊 哪位大俠知道在盲源分離演算法中著兩種演算法的全稱啊
jointly approximate diagonalisation of eigen matrices 本徵矩陣聯合近似對角化;
second order blind identification 二階盲辨識
❺ matlab演算法進入死循環
並不是死循環,只是循環的次數比較多,你沒有等到它算完而已。
當你強制中斷時,也未必每次都在同一個地方,比如這行代碼
h=h+eval(G);
就有兩處,一處在 for k=1:100 循環內,另一處在 for k=2:e,for r=1:100 的循環內。除了這兩行之外,還有一行比較耗時間,是 u1=u1+eval(g)*Z(:,j)。
這三行代碼都是調用了符號運算,而且循環次數比較多(粗略估算,分別為30萬、120萬、30萬次),差不多99%的運算時間都消耗在這三行代碼上了,所以,當你強制中斷時,剛好落在這三行上的概率非常大。
再耐心等一會兒,應該能夠算完的。不過,就代碼而言,應該可以進一步優化的,不是必須要等那麼久的。
❻ 盲源分離中關於fastica演算法的matlab編程問題
你問的問題好多啊。。。調制信號與多路雜訊通過一個混合矩陣得到混合信號,演算法處理這個混合信號,得到恢復信號,然後恢復信號與混合信號進行比較。