EEGLab maillist My ICs don't have high power in low frequency is b/c I do a small trick here. before running ICA, it is recommended that you filter your data with 1Hz, then copy IC results back to your unfiltered dataset. More detail discussion is he…

来源: http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-434990.html   在处理fMRI数据时,使用空间ICA的方法.将一个四维的fMRI数据分解为空间pattern与时间序列的乘积. 其中每一pattern的时间序列是该pattern中强度(z-score值)最大的voxel的时间序列.该pattern中剩余voxel的时间序列与最大voxel的时间序列的相关性逐渐降低.对应在pattern中就是剩余voxel的z-score值降低. 因此pattern其…

首先,ica是一种探索性的方法,属于数据驱动的范畴. ica计算量很大,一般都是离线式计算. ica基于的猜想是,世界是加性的.在我们所研究的脑科学中,所采集到的BOLD信号,是由一些源信号所构成,更准确地说,是由这些源信号叠加而成的.也就是说,假设我们以每个体素为研究对象,那么每个体素的BOLD信号在每个时间点的数值,都是由很多个独立的源信号所组成.注意,在这里,我们对于ica的要求就是分离出的源信号是独立的. 那么,源信号来自于哪里呢? 来自于某个体素,来自于某个脑区,来自于分散在大脑皮层各…

转载自: http://www.zrss.com.cn/article-110-1.html Citrix交付中心解决方式的核心是虚拟化技术,虚拟化计算的核心是ICA协议,ICA协议连接了执行在平台上的应用client执行环境和远端终端设备,通过ICA的32个虚拟通道(分别传递各种输入输出数据如鼠标.键盘.图像.声音.port.打印等等),执行在中心server上的应用执行环境的输入输出数据又一次定向到远端终端设备的输入输出设备上,因此尽管应用client软件并没有执行在client设备上,可是…

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪…

本笔记是ESL14.7节图14.42的模拟过程.第一部分将以ProDenICA法为例试图介绍ICA的整个计算过程:第二部分将比较ProDenICA.FastICA以及KernelICA这种方法,试图重现图14.42. ICA的模拟过程 生成数据 首先我们得有一组独立(ICA的前提条件)分布的数据\(S\)(未知),然后经过矩阵\(A_0\)混合之后得到实际的观测值\(X\),即 \[ X= SA_0 \] 也可以写成 \[ S=XA_0^{-1} \] 用鸡尾酒酒会的例子来说就是,来自不同个体的…

ylbtech-未来-IOT-Aliyun:ICA 联盟 ICA联盟介绍 为解决IoT标准体系不完善,场景复合或者分散,不同领域端云连接.通信组网.数据属性.端到端安全.测试标准缺乏或不统一等痛点问题,阿里巴巴集团依托云板块.新零售.天猫.钉钉.菜鸟.蚂蚁等阿里巴巴经济体丰富的商业场景,以标准与产业紧密结合为己任,于2017年6月联合多家IoT产业链合作 伙伴共同成立ICA事实标准联盟(IoT Connectivity Alliance). 1.返回顶部 1. ICA全称IoTConnectiv…

其实topographic independent component analysis 早在1999年由ICA的发明人等人就提出了,所以不算是个新技术,ICA是在1982年首先在一个神经生理学的背景下提出的,而且在1980年前后大家都在忙着研究BP,所以对ICA研究的人都不多,在1990年前后才大量的爆发关于ICA的研究,现在ICA已经较为成熟和完善了.ICA的开始是假设成分间互相独立,但是却有些的确不独立,所以还是需要对这些成分进行分析,现在发现这个是因为在eccv 12年中看到有人用这个,…

理论学习: 独立成分分析ICA历史 Ref: Lecture 15 | Machine Learning (Stanford) - NG From: https://wenku.baidu.com/view/ad0973b94028915f804dc2aa.html 解ICA的若干种方法: ICA by Maximization of Nongaussianity       <---- ICA by Maximum Likelihood Estimation <---- ICA by Min…

作者:桂. 时间:2017-05-22 12:12:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6884273.html 前言 今天群里冒出这样一个问题:群里谁有INFORMAX语音分离源程序?看到要程序的就头大,这是一个盲源分离问题,之前没有推导过,借此过一遍思路. 一.问题描述 经典的鸡尾酒宴会问题(cocktail party problem).假设在party中有n个人,他们可以同时说话,我们也在房间中一些角落里共放置了n个声音接收器(Microp…