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独立主成份分析(ICA)
独立主成分分析（Independent Components Analysis）把多光谱或者高光谱数据转换成相互独立的部分（去相关），可以用来发现和分离图像中隐藏的噪声、降维、异常检测、降噪、分类和波谱端元提取以及数据融合，它把一组混合信号转化成相互独立的成分，在感兴趣信号与数据中其它信号相对较弱的情况【故障分析】基于matlab ICA故障监测【含Matlab源码 1590期】
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隐含变量模型 x：观测信号，A：混合矩阵，s：独立成分、源信号、隐含变量 [模型假设]1， si之间是统计独立的(s1的取值对s2的取值没有提供信息，互不干连；不相关指不存在线性关系，不排除存在其他关系)；2， si服从非高斯分布； 3， 混合矩阵可逆 D(x)=E[x-E(x)]2 多个独立的自由变量的和近似服从高斯分Variational Autoencoders and Nonlinear ICA: A Unifying Framework
目录概主要内容本文的模型Identifiability Khemakhem I., Kingma D. P., Monti R. P. and Hyv"{a}rinen A. Variational autoencoders and nonlinear ICA: a unifying framework. In International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2020. 概【信号处理】基于matlab ICA算法信号分离【含Matlab源码 054期】
一、简介 1)对观测信号去均值是ICA算法最基本和最必须的预处理步骤，其处理过程是从观测中减去信号的均值向量，使得观测信号成为零均值变量。该预处理只是为了简化 ICA算法，并不意味着均值不能估计出来。 2)一般情况下所获得的数据都具有相关性，通常都要求对数据进行初步的白化或等保2.0物联网端侧安全检测发布！ICA联盟认证产品可互认！
一、认证标准官网：http://www.tisri.org.cn/ *GBT28448-2019 信息安全技术网络安全等级保护测评要求 *网络安全等级保护测评要求应用指南（物联网安全测评要求应用指南） *DJCP/T 2019-20X-01 智能门锁网络安全等级要求 *ICA/T 2018-203-01IoT 安全芯片(SE)准入评估指南 *ICA/T 2019-212eeglab中文教程系列(14)-Working with ICA Components
目录 1.绘制component spectra and maps 2.绘制独立成分ERPs 在本案例前，先要进行进行ICA数据分解 操作： Tools > Run ICA，具体操作参照eeglab中文教程系列(11)-使用ICA分解数据 的第三步。 1.绘制component spectra and maps 在本部分，可以了解哪些独立成分对特定的频段贡献最Flash拼图游戏
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独立成分分析（Independent component analysis） 前言 独立成分分析ICA是一个在多领域被应用的基础算法。ICA是一个不定问题，没有确定解，所以存在各种不同先验假定下的求解算法。相比其他技术，ICA的开源代码不是很多，且存在黑魔法–有些步骤并没有在论文里提到，但没有这些步骤是无法得到