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盲源分離源碼

發布時間: 2022-09-23 08:49:32

⑴ matlab演算法進入死循環

並不是死循環,只是循環的次數比較多,你沒有等到它算完而已。

當你強制中斷時,也未必每次都在同一個地方,比如這行代碼

h=h+eval(G);

就有兩處,一處在 for k=1:100 循環內,另一處在 for k=2:e,for r=1:100 的循環內。除了這兩行之外,還有一行比較耗時間,是 u1=u1+eval(g)*Z(:,j)。

這三行代碼都是調用了符號運算,而且循環次數比較多(粗略估算,分別為30萬、120萬、30萬次),差不多99%的運算時間都消耗在這三行代碼上了,所以,當你強制中斷時,剛好落在這三行上的概率非常大。

再耐心等一會兒,應該能夠算完的。不過,就代碼而言,應該可以進一步優化的,不是必須要等那麼久的。

⑵ 盲源分離的盲源分離的發展及發展趨勢

目前國際國內對盲源分離問題的研究工作仍處於不斷發展階段,新理論、新方法還在源源不斷地涌現。 1986年,法國學者Jeanny Herault和Christian Jutten提出了遞歸神經網路模型和基於Hebb學習律的學習演算法,以實現2個獨立源信號混合的分離。這一開創性的論文在信號處理領域中揭開了新的一章,即盲源分離問題的研究。
其後二十幾年來,對於盲信號分離問題,學者們提出了很多的演算法,每種演算法都在一定程度上取得了成功。從演算法的角度而言,BSS演算法可分為批處理演算法和自適應演算法;從代數函數和准則而言,又分為基於神經網路的方法、基於高階統計量的方法、基於互信息量的方法、基於非線性函數的方法等。
盡管國內對盲信號分離問題的研究相對較晚,但在理論和應用方面也取得很大的進展。清華大學的張賢達教授在其1996年出版的《時間序列分析——高階統計量方法》一書中,介紹了有關盲分離的理論基礎,其後關於盲分離的研究才逐漸多起來。近年來國內各類基金支持了盲信號處理理論和應用的項目,也成立了一些研究小組。 雖然盲源分離理論方法在最近20年已經取得了長足的發展,但是還有許多問題有待進一步研究和解決。首先是理論體系有待完善。實際採用的處理演算法或多或少都帶有一些經驗知識,對於演算法的穩定性和收斂性的證明不夠充分。盲源分離尚有大量的理論和實際問題有待解決,例如多維ICA問題、帶雜訊信號的有效分離方法、如何更有效地利用各種先驗知識成功分離或提取出源信號、一般性的非線性混合信號的盲分離、如何與神經網路有效地結合、源信號的數目大於觀察信號的數目時ICA方法等。另外,盲源分離可同其他學科有機結合,如模糊系統理論在盲分離技術中的應用可能是一個有前途的研究方向;盲源分離技術與遺傳演算法相結合,可以減少計算復雜度,提高收斂速度。如何有效提高演算法對源信號統計特性的學習和利用也需要進行深入研究。在硬體實現方面,盲分離問題也存在著極大的發展空間,例如用FPGA實現等。
經過人們將近20年的共同努力,有關盲分離的理論和演算法得到了較快發展,包括盲分離問題本身的可解性以及求解原理等方面的基本理論問題在一定程度上得到了解決,並提出了一些在分離能力、內存需求、計算速度等方面性能各異的演算法。由於該問題的理論研究深度和演算法實現難度都較大,目前對於盲分離的研究仍然很不成熟,難以滿足許多實際應用需求,許多理論問題和演算法實現的相應技術也有待進一步探索。

⑶ 盲源分離的介紹

盲源分離(BSS: Blind Source Separation),又稱為盲信號分離(BSS: Blind Signal Separation),是指在信號的理論模型和源信號無法精確獲知的情況下,如何從混迭信號(觀測信號)中分離出各源信號的過程。

⑷ sobi演算法和jade演算法的全稱是什麼啊 哪位大俠知道在盲源分離演算法中著兩種演算法的全稱啊

jointly approximate diagonalisation of eigen matrices 本徵矩陣聯合近似對角化;
second order blind identification 二階盲辨識

⑸ BSS的編輯本段盲源分離的數學模型

盲信號分離研究的信號模型主要有線性混合模型和卷積混合模型,盲源分離源信號線性混合式比較簡單的一種混合形式,典型的BSS./ICA問題就是源於對獨立源信號的線性混合過程的研究。

⑹ 什麼是盲信號

盲是指未知,信源未知和信道未知。最典型的例子是雞尾酒會問題,硬體上關系不大,主要是軟體和演算法,對數學要求較高。應用領域很廣,但是目前應用實際中的較少。

⑺ 用ica實現盲源分離的python程序嗎

經常有人在群里問,運維人員需不需要學開發?需不需要學 PYTHON ? PYTHON 和 SHELL 有什麼區別?天天問這種好水的問題,我實在受不了,決定幫大家掃掃盲,求求新手們,以後別他媽瞎問了。

現階段,掌握一門開發語言已經成為高級運維工程師的必備計能,不會開發,你就不能充分理解你們系統的業務流程,你就不能幫助調試、優化開發人開發的程序, 開發人員有的時候很少關注性能的問題,這些問題就得運維人員來做,一個業務上線了,導致 CPU 使用過高,內存佔用過大,如果你不會開發,你可能只能查到進程級別,也就是哪個進程佔用這么多,然後呢?然後就交給開發人員處理了,這樣咋體現你的價值?

另外,大一點的公司,伺服器都上幾百,上千,甚至數萬台,這種情況下怎樣做自動化運維?用 SHELL 寫腳本 FOR 循環?呵呵,歇了吧, SHELL 也就適合簡單的系統管理工作。到復雜的自動化任務還得要用專門的開發語言。你可能說了,自動化管理有專門的開源軟體\監控也有,直接拿來用下就好了,但是現有的開源軟體如 puppet\saltstack\zabbix\nagio 多為通用的軟體,不可能完全適用你公司的所有需求,當你需要做定製、做二次開發的時候,你咋辦?找開發部門?開發部門不懂運維的實際業務邏輯,寫出來的東西爛爛不能用,這活最後還得交給運維開發人員來做。

其次,不會運維開發,你就不能自己寫運維平台\復雜的運維工具,一切要藉助於找一些開源軟體拼拼湊湊,如果是這樣,那就請不要抱怨你的工資低,你的工作不受重視了。

為什麼要學 PYTHON ?

PYTHON 第一是個非常牛 B 的腳本語言, 能滿足絕大部分自動化運維的需求,又能做後端 C/S 架構,又能用 WEB 框架快速開發出高大上的 WEB 界面,只有當你自已有能力做出一套運維自動化系統的時候,你的價值才體現出來,你才有資格跟老闆談重視, 否則,還是老老實實回去裝機器吧。

運維開發為什麼要用 PYTHON ?

Good question, 為什麼不用 PHP , JAVA , C++ , RUBY ,這里我只能說,見人見智, 如果你碰巧已經掌握了除 PYTHON 之外的其它語言,那你愛用啥用啥,如果你是一個連 SHELL 都還沒寫明白的新手,想學個語言的話,請用 PYTHON , 為什麼呢?首先, PHP 是跟 PYTHON 比的最多的,其實他倆根本就不用比,為什麼呢?兩個語言適用性不同, PHP 主要適用於 WEB 開發,可以迅速的做出中小型,輕量級的 WEB 網站,但後端嘛,基本還是要藉助其它語言, 藉助什麼語言呢? SHELL ? PYTHON ?呵呵。 而 PYTHON 呢, 是個綜合語言, 前後端都可以,單拿出來比 WEB ,也一點不比 PHP 差,但為什麼WEB方向上 PHP 比 PYTHON 要火? 先入為主嘛, PHP 90 年代誕生就是做 WEB 的, PYTHON2000 年後才出現 WEB 框架,但論優秀程度上, PYTHON 的 WEB 框架基本上出其無左,至少是跟 PHP 比。

⑻ 如何分離說話人的混合聲 matlab

這個其實是一個盲源分離的問題,使用ICA或者BSS演算法能夠進行分離,不過分離結果待定

⑼ 盲源分離的概述

盲源信號分離是一種功能強大的信號處理方法,在生物醫學信號處理,陣列信號處理,語音信號識別,圖像處理及移動通信等領域得到了廣泛的應用。
盲源分離(BSS:Blind source separation),是信號處理中一個傳統而又極具挑戰性的問題,BSS指僅從若干觀測到的混合信號中恢復出無法直接觀測的各個原始信號的過程,這里的「盲」,指源信號不可測,混合系統特性事先未知這兩個方面。在科學研究和工程應用中,很多觀測信號都可以看成是多個源信號的混合,所謂雞尾酒會問題就是個典型的例子。其中獨立分量分析ICA(Independent component analysis)是一種盲源信號分離方法,它已成為陣列信號處理和數據分析的有力工具,而BSS比ICA適用范圍更寬。目前國內對盲信號分離問題的研究,在理論和應用方面取得了很大的進步,但是還有很多的問題有待進一步研究和解決。

⑽ ica是什麼意思

ica是獨立成分分析。

在信號處理中,獨立成分分析(ICA)是一種用於將多元信號分離為加性子分量的計算方法。這是通過假設子分量是非高斯信號,並且在統計上彼此獨立來完成的。ICA是盲源分離的特例。一個常見的示例應用程序是在嘈雜的房間中聆聽一個人的語音的「雞尾酒會問題」。

相關信息:

ICA(Independent Component Correlation Algorithm)是一種函數,X為n維觀測信號矢量,S為獨立的m(m<=n)維未知源信號矢量,矩陣A被稱為混合矩陣。ICA的目的就是尋找解混矩陣W(A的逆矩陣),然後對X進行線性變換,得到輸出向量U。

最簡單的即為最近鄰分類器用距離參數表示訓練集模板與測試樣本的差異,認為測試樣本與滿足最小距離的訓練樣本屬於同一種表情。

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