两个关联腔模与两分立原子相互作用后的非经典性质,郑小兰,缪龙,本文利用Jaynes-Cummings 模型讨论了初始处于对相干态的叠加态的两个模分别与两个二能级原子共振相互作用后的非经典性质,包括压缩性�
2025-09-10 21:14:35 166KB 首发论文
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独立成分分析(ICA)是一种统计方法,用于从多个混合信号中分离出潜在的、非高斯分布的独立源。在MATLAB中,ICA工具箱提供了一系列算法和函数,帮助研究人员和工程师处理这样的问题。该工具箱广泛应用于信号处理、生物医学工程、图像处理、金融数据分析等领域。 ICA的基本假设是,混合信号可以看作是几个独立源信号通过线性非对称变换的结果。目标是找出这个变换,即解混矩阵,以恢复原始的独立源信号。MATLAB ICA工具箱中的主要算法包括FastICA、JADE、Infomax等,这些算法各有优缺点,适用于不同的应用场景。 1. FastICA算法:FastICA是快速独立成分分析的简称,由Aapo Hyvärinen提出。它通过最大化非高斯性来估计源信号,计算速度较快,适用于大型数据集。FastICA在MATLAB工具箱中通过`fastica`函数实现。 2. JADE算法:Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices,由Cardoso和Soulier提出,旨在通过保持数据的第四阶矩对称性来估计源信号。JADE在处理具有近似对称分布的源信号时表现出色。在MATLAB中,`jade`函数用于执行JADE算法。 3. Infomax算法:Infomax是Information Maximization的缩写,旨在最大化互信息,由Bell和Sejnowski提出。Infomax分为局部和全局两种版本,其中全局Infomax更适用于复杂的混合情况。MATLAB中的`infomax`函数可以实现Infomax算法。 MATLAB ICA工具箱还包括用于预处理、可视化和评估结果的辅助函数。例如,`prewhiten`函数用于预处理数据,消除数据的共线性;`ploticasources`和`ploticaevoked`用于可视化源信号和混合信号;`compare_sources`函数可以帮助评估不同算法的性能。 在实际应用中,使用ICA工具箱的一般步骤包括: 1. 数据预处理:去除噪声,标准化数据,可能需要使用`prewhiten`等函数。 2. 选择合适的ICA算法:根据数据特性和需求选择FastICA、JADE或Infomax。 3. 执行ICA:调用相应的函数进行源信号分离。 4. 评估与验证:利用可视化工具检查结果,并可能需要调整参数以优化性能。 5. 解码和解释:理解分离出的独立成分的物理意义,这通常需要领域知识。 在`gift-master`这个压缩包中,可能包含了ICA相关的示例代码、数据集以及说明文档,用户可以通过这些资源深入了解和实践ICA方法。使用这些资源,开发者可以更有效地学习如何在MATLAB环境中应用ICA工具箱解决实际问题。
2025-06-18 18:46:31 22.3MB MATLAB工具箱
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Independent Component Analysis 很不错的ica讲解。Designations used by companies to distinguish their products are often claimed as trademarks. In all instances where John Wiley & Sons, Inc., is aware of a claim, the product names appear in initial capital or ALL
2024-12-02 19:41:41 10.2MB Independent Component
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此示例文件显示了使用受到脉冲激励的 2DOF 系统的独立分量分析 (ICA) 进行的模式形状识别。 但是,应该考虑到: - 所选的 2DOF 系统具有正交模式。 参考: --------------------- [1] Al Rumaithi, Ayad,“使用参数和非参数系统识别方法对动态结构进行表征”(2014 年)。 电子论文和学位论文。 1325. https://stars.library.ucf.edu/etd/1325 [2] Al-Rumaithi、Ayad、Hae-Bum Yun 和 Sami F. Masri。 “与 Next-ERA、PCA 和 ICA 模式相关的模式分解的比较研究。” 模型验证和不确定性量化,第 3 卷。Springer, Cham,2015 年。113-133。
2022-09-14 19:00:10 2KB matlab
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A Speaker-Independent Audio-Visual Model for Speech Separation(高质量翻译By翻译狗),详细解析音频分离的实现方式
2022-06-04 14:07:02 13.07MB 音频分离
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HDCP Interface Independent Adaptation Specification Rev2_3.pdf wifi联盟官方文档
2022-05-31 09:00:47 1.45MB hdcp wifi
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eNTERFACE06_ASL数据集
2022-05-13 18:52:40 631.8MB media independent interface
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反射梯度超表面被报道为使用具有空间变化的几何参数的交叉谐振器阵列在由一层SiO2隔开的连续金接地平面上的平面,超薄聚光镜。 亚波长十字形建筑元件可通过改变其宽度和长度来提供与偏振无关的性能和完整的2p相位调谐范围,这可以通过基于谐波振荡偶极天线的分析模型来解释。 通过径向相位梯度,证明了超颖表面在1.47 lm波长下可作为抛物面反射镜,测得的效率为44%。 此外,通过精心设计不同建筑元素的平面分布,设计并通过实验验证了另外两个聚焦反射器,它们分别沿法线方向异常反射和聚光,但入射角分别为30°和60°。
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Master the command line and Raspbian Linux as well as the physical connections of the Pi. With this book you’ll develop skills applicable to other real world applications in both hardware and software development all while working on simple and fun IoT projects that you can do yourself. You’ll learn to build programs on the top of Raspbian OS in Raspberry Pi boards. Start by using Raspbian shells to develop programs.Then follow projects and samples step-by-step to get new experiences in Raspbian OS development. You’ll also learn the Wolfram Language and Mathematica, Scratch, IoT programs and IoT middleware, Node-RED, Interactive Data Visualization with Jupyter Notebook, and more. There are many features in Raspbian OS and on Raspberry Pi boards perfect for building an IoT program to suite various scenarios. The GPIO pins on your Raspberry Pi allow it to scale further to accomplish all kinds of projects and tasks. Raspbian OS Programming with the Raspberry Pi is your pathway to exploring all of this. What You’ll Learn Discover the basics of programming in the Raspbian OS environment Work with the Raspbian Commandline Develop programs with the Wolfram Language and Mathematica Who This Book Is For Students and hobbyists interested in programming on Raspbian OS with Raspberry Pi boards.
2022-03-24 00:43:55 15.61MB Raspbian Linux 
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