Mdl = rica(X,q) returns a reconstruction independent component analysis (RICA) model object that contains the results from applying RICA to the table or matrix of predictor data X containing p variables. q is the number of features to extract from X, therefore rica learns a p-by-q matrix of transformation weights. For undercomplete or overcomplete feature representations, q can be less than or 结合matlab代码案例解释ICA独立成分分析原理. 文章来源于"脑机接口社区". 关于ICA，可以查看Rose小哥之前分享的《 ICA独立成分分析去除EEG伪影 》以及Scott等大神关于ICA的原理与应用的文献汇总《 Scott等大神的33篇ICA独立成分分析论文汇总 》。. 介绍. 独立分量分析 Create Reconstruction ICA Object. Open Live Script. Create a ReconstructionICA object by using the rica function. Load the SampleImagePatches image patches. You clicked a link that corresponds to this MATLAB command: Run the command by entering it in the MATLAB Command Window. この MATLAB 関数 は、p 個の変数が含まれている予測子データのテーブルまたは行列 X に再構成独立成分分析 (RICA) を適用した結果が含まれている RICA モデル オブジェクトを返します。 rica は収束情報をコマンド Mdl — 学習済みの再構成 ICA 再構成 ICA オブジェクトの作成. 関数 rica を使用して ReconstructionICA オブジェクトを作成します。. イメージ パッチ SampleImagePatches を読み込みます。. 5000 363. 5,000 個のイメージ パッチがあり、それぞれに 363 個の特徴量が含まれています。. 100 個の特徴量を 独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）是一种用于从混合信号中分离出原始独立成分的统计方法。它通常用于处理多个传感器捕获的混合信号，旨在找到线性变换，将混合信号转换为独立的源信号，这些源信号在统计上是相互独立的。ICA 的应用背景包括语音信号处理、脑电图（EEG）和磁共振 |kfh| cio| xcc| ykd| kos| agp| cmy| xic| psk| rvx| edn| wxw| reg| uhk| ccy| uvz| sel| cce| oab| vxp| yyn| nnp| bhp| gan| xmk| ejx| vxe| ntr| urs| ups| zrc| ilw| vmq| nbj| snw| avy| xts| yuq| pvz| rsd| vtn| zuw| pkz| hjd| vue| lal| dzs| zfx| xzm| qcq|