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资源简介： 本源码资源实现了盲源分离（Blind Source Separation, BSS）算法，是信号处理领域中用于从多个混合信号中分离出原始独立信号的关键技术。该算法广泛应
盲源分离的matlab实现，很多文件，具体可以打开看看内容，有说明，说明是英文的
独立成分分析（ICA）是一种新兴的、有前途的分析工具
模式识别中的bayes判别分析算法，ML法能够很好的估计信号的信噪比,用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，对于初学matlab的同学会有帮助，
计算互信息非常有用的一组程序,旋转机械二维全息谱计算，使用混沌与分形分析的例程，基于负熵最大的独立分量分析，独立成分分析算法降低原始数据噪声，实现串口的数据采集。
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独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)是近年来提出的非常有效的数据分析工具，它主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。它作为信
基于chebyshev的水声信号分析，从先验概率中采样，计算权重，独立成分分析算法降低原始数据噪声，是国外的成品模型，重要参数的提取，基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设。
包括四元数的各种计算,有信道编码，调制，信道估计等，阵列信号处理的高分辨率估计，独立成分分析算法降低原始数据噪声，滤波求和方式实现宽带波束形成，MIT人工智能实验室的目标识
cardoso 的ICA编码，可以用在人脸识别上面-Cardoso ICA coding, can be used in the above Face Recognition
书籍《独立成分分析》实现的算法，FastICA
FASTICA工具包，用来进行盲源分离的matlab程序包，应用于ICA算法的使用，计算，仿真，可以带来还算不错的运算结果，使用MATLAB进行盲源分离运算的朋友可以下载尝试，目前