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RSS订阅转载 FastICA算法
实验2：FastICA算法一．算法原理：独立分量分析（ICA）的过程如下图所示：在信源中各分量相互独立的假设下，由观察通过结婚系统把他们分离开来，使输出逼近。图1-ICA的一般过程ICA算法的研究可分为基于信息论准则的迭代估计方法和基于统计学的代数方法两大类，从原理上来说，它们都是利用了源信号的独立性和非高斯性。基于信息论的方法研究中，各国学者从最大熵、最小互信息、最大似然和负
2014-10-29 21:11:30
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原创 MATLAB中cov(x)与cov(x,1)的区别
matlab中计算协方差是首先加了n项，然后除以n或n-1，cov(x)呢是除以n-1，cov(x,1)呢是除以n。cov(x)是无偏估计，cov(x,1)是最大似然估计。cov(x,1)=cov(x)*(n-1)/n;
2014-10-29 10:35:50
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转载 数据白化
原文地址：数据白化作者：紫de甘蓝白化的原理： 随机向量的“零均值化”和“空间解相关”（也叫白化）是最常用的两个预处理过程，其中“零均值化”比较简单，而“空间解相关”涉及一些矩阵的知识。 设有均值为零的随机信号向量 x ，其自相关矩阵为 Rx =E[xxT ] ≠ I 很明显， Rx 是对称矩阵，且是非负定的（所有特征
2014-10-24 10:36:11
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转载 主成分分析（PCA）及白化（ZCA）
主成分分析（PCA）是一种数据降维算法。白化主要是降低输入特征的冗余性。假设X 是m*n的矩阵，由n个样本（m维特征）组成。现要对X 进行线性变换为另一个矩阵Y，使得Y消除了X各特征的相关性，即Y的协方差矩阵为对角矩阵。X变换到Y的线性变换公式为: Y=PX （1）则，YY’=PX(PX)’=PXX’P’ （2） 对XX’进行特征
2014-10-23 15:15:10
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空空如也
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