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

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

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,

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正确结果的. 本文给出一个ICA最大似然解法的推导,以及FastICA的python实现,限于时间和实际需求,没有对黑魔法部分完全解读,只保证FastICA实现能得到正确结果. 有兴趣的童

看完了sparse coding,开始看ICA模型,本来ng的教程上面就只有一个简短的介绍,怎奈自己有强迫症,爱钻牛角尖,于是乎就搜索了一些ICA的介绍文章(都是从百度文库中搜来的),看完之后感觉这个略懂一二,遂写文以记之,一为加深印象,二为分享交流. 一:引言 ICA  IndependentComponent Analysis 又名独立分量分析. ICA是20世纪90年代发展起来的一种新的信号处理技术,它是从多维统计数据中找出隐含因子或分量的方法.从线性变换和线性空间角度,源信号为相互独立的

转自:findbill 本文讨论白化(Whitening),以及白化与 PCA(Principal Component Analysis) 和 ZCA(Zero-phase Component Analysis) 的关系. 白化 什么是白化? 维基百科给出的描述是: 即对数据做白化处理必须满足两个条件: 使数据的不同维度去相关: 使数据每个维度的方差为1: 条件1要求数据的协方差矩阵是个对角阵:条件2要求数据的协方差矩阵是个单位矩阵. 为什么使用白化? 教程给出的解释是: 假设训练数据是图像,由

机器学习(8) -- 降维 核心思想:将数据沿方差最大方向投影,数据更易于区分 简而言之:PCA算法其表现形式是降维,同时也是一种特征融合算法. 对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点,如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达? 事实上,若存在这样的超平面,那么它大概应具有这样的性质: 最近重构性 : 样本点到这个超平面的距离都足够近: 最大可分性:样本点在这个超平面上的投影能尽可能分开. 一般的,将特征量从n维降到k维: 以最近重构性为目标,PCA的目标

看完了ICA的一整套原理介绍后,感觉完整的介绍和andrew ng的课程中的ICA特征提取关系不是很大:在ICA的理论中,主要用于盲源分离的,也就是混合的观测数据X,通过一个正交的且其范数为1的分离矩阵W(其实是实现旋转变换),分解为相互独立的原始信号数据S=WX.(这里要求S,W,X都为n*n的矩阵) 学习完成后自己有一些理解和不解. 数据处理 在实际的造作过程中,先通过均值削减和白化操作(也可通过PCA降维),把观测数据X变为一个,各个维数之间相互独立的新数据Z:让Z通过矩阵W分解为S,S=

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.最大似然和负熵最大化等角度提出了一系列估计算法.如FastICA算法, Infomax算法,最大似然估计算法等.基于统计学的方法主要有二阶累积量.四阶累积量等高阶累积量方法. 一:最大似然估计算法 1.1 目标函数部分 我们假设信号Si有概率密度函数Ps(t),由于我们假定信号源是相互独立的,其实经过白化处理后

之前在看斯坦福教程中whiteining这一章时,由于原始图像相邻像素值具有高度相关性,所以图像数据信息冗余,对于白化的作用的描述主要有两个方面:1,减少特征之间的相关性:2,特征具有相同的方差(协方差阵为1):但是为什么这么做,以及这样做对于算法或者数据有什么好处,一直雨里雾里的,最近看了ICA的数据预处理之后,发现一个教程图解的白化方法和作用很好. 白化,又称漂白或者球化:是对原始数据x实现一种变换,变换成x_Whitened;使x_Whitened的协方差矩阵的为单位阵. 一般情况下,所获

原文地址:http://www.cnblogs.com/minks/p/4889497.html 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据

来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据包括解剖(结构)

原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个

首先将本节主要内容记录下来.然后给出课后习题的答案. 笔记: :首先我想推导用SVD求解PCA的合理性. PCA原理:如果样本数据X∈Rm×n.当中m是样本数量,n是样本的维数.PCA降维的目的就是为了使将数据样本由原来的n维减少到k维(k<n).方法是找数据随之变化的主轴,在Andrew Ng的网易公开课上我们知道主方向就是X的协方差所相应的最大特征值所相应的特征向量的方向(前提是这里X在维度上已经进行了均值归一化). 在matlab中我们通常能够用princomp函数来求解,具体见:http

GPUImage是一个开元的基于GPU的图片或视频的处理框架,其本身内置了多达120多种常见的滤镜效果,并且支持照相机和摄像机的实时滤镜,并且能够自定义图像滤镜. 美颜的基本概念 OpenGL ES:开源嵌入式系统图形的处理框架,一套图形与硬件接口,创造了软件与图形加速间灵活强大的底层交互接口.用于把处理好的图片显示到屏幕上. GPU:(图形处理单元)手机或者电脑用于图像处理和渲染的硬件. GPU工作原理:CPU指定显示器工作,显示控制器根据CPU的控制到指定的地方去取数据和指令,目前的数据一般

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

如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家,那么不懂PCA.t-SNE的原理就说不过去了吧.跑通软件没什么了不起的,网上那么多教程,copy一下就会.关键是要懂其数学原理,理解算法的假设,适合解决什么样的问题.学习可以高效,但却没有捷径,你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单. 2019年04月25日 不该先说covariacne matrix协方差矩阵的,此乃后话,先从直觉理解PCA.先看一个数据实例,明显的两个维度之间有一个相关性,大部分的方差可以被斜对角的维度解释,少数的noise则被虚线解

一:引入问题 首先看一个表格,下表是某些学生的语文,数学,物理,化学成绩统计: 首先,假设这些科目成绩不相关,也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系,那么如何判断三个学生的优秀程度呢?首先我们一眼就能看出来,数学,物理,化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分(很显然,数学作为第一主成分,因为数据成绩拉的最开). 那么为什么我们能一眼看出来呢? 当然是我们的坐标轴选对了!! 下面,我们继续看一个表格,下标是一组学生的数学,物理,化学,语文,历史,英语成绩统计: 那么这个表我们能一眼看出来吗?

https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516 https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528722.html Notes on Batch Normalization Notes on Batch Normalization  发表于 2016-05-28 |  分类于 CNN , Op |  阅读次数: 16077 在训练深层神经网络的过程中, 由于输入层的参数在不停的变化, 因此, 导致了当

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