第二阶段冲刺（二）

最新推荐文章于 2023-05-30 21:31:00 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/venius/p/5513534.html

时间：12：00-12:15

地点：基教

内容：对第二阶段冲刺进行整体部署，任务分配，详细讨论第二阶段冲刺的计划

照片：

燃尽图

转载于:https://www.cnblogs.com/venius/p/5513534.html

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第二阶段冲刺03

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日期：2021..05.04 作者：杨传伟完成任务：爬取腾讯视频电影片库首页所有电影信息(电影名字、播放链接、评分、播放权限)并存到数据库。爬虫源码 1 import requests 2 import json 3 from bs4 import BeautifulSoup #网页解析获取数据 4 import sys 5 import re 6 i...

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第二阶段冲刺第一天

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第二阶段团队冲刺（二）

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05-29

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资源简介独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系，详情说明独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系，在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号，而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征，本文利用独立分量分析的思想和方法，提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案，并进行了详细的仿真实验。此外，我们还进行了进一步的研究，探索了其他可能的ICA应用领域，如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用，我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。