Borand傳奇(R)
標簽： Borand
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：gxmm
SLEEPLESS IN JAVA(R)
標簽： SLEEPLESS JAVA IN
上傳時間： 2014-01-10
上傳用戶：bcjtao
Linux* Base Driver for the Intel(R) PRO/100 Family of Adapters
標簽： Adapters Driver Family Linux
上傳時間： 2015-03-04
上傳用戶：dongbaobao
這是一個關于盲源分離獨立成分分析方法（ICA）的軟件包，給大家分享一下！
標簽： ICA 盲源分離 獨立 分
上傳時間： 2015-03-16
上傳用戶：nairui21
具有帶通選擇性的ICA算法可以改善對于帶通時間序列的分離以及對于周期性腦功能響應信號的提取. 因此本文提出的方案可將被估計信號, 如:周期性響應信號以及具有平滑空間分布的腦功能激活區, 的先驗特性以特征選擇的方式加入ICA算法用以提高對此類信號的估計
標簽： 信號 ICA 帶通 周期
上傳時間： 2013-12-11
上傳用戶：集美慧
本文提出一種用于獨立成份分析(ICA)的特征選擇濾波方案用于改善ICA算法對關鍵獨立成份(SOI)的分離和提取,關鍵獨立成份在其信號樣本數據的空間分布上具有一定特征. 本文以平滑濾波為例,表明加入此類特征濾波的ICA算法可以改善對于視覺功能區等平滑圖象信號的提取. 因此, 這種特征濾波技術在估計具有平滑特性的腦功能成像方面具有潛在的應用價值.
標簽： ICA 獨立 SOI 分
上傳時間： 2015-03-20
上傳用戶：han_zh
本文提出一種基于增廣拉格朗日法的非線性約束優化算法用于獨立成份分析(ICA), 仿真試驗結果表明此方法可以有效的用于獨立成份的分離.
標簽： ICA 獨立 非線性 優化算法
上傳用戶：ayfeixiao
提出了一種利用S函數實驗結果表明：ICA可以將 腦電信號中包含的心電（ECG）、眼電（EOG）等多種干擾信號成功地分離出來
標簽： ICA ECG EOG S函數
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：wfl_yy
R 樹， 存取方式的當中最普遍的的用長方形， 是根據區域的啟發式優化圍繞的長方形在各個內在結點通過運行在一張規范化的試驗平臺下高度變化的數據， 詢問和操作眾多的實驗， 我們能設計合并聯合的優化的R* 樹區域， 各個附寄的長方形邊際和交疊在目錄使用我們規范化的試驗床在詳盡表現比較，它結果R* 樹清楚地勝過現有的R 樹變形Guttman’s線性和二次方R 樹和R 樹的格林變形，R* 樹的這優勢舉行為不同的型詢問和操作， 譬如地圖覆蓋物。 為兩個長方形和多維點在所有實驗從一個實用觀點R* 樹是非常有吸引力的由于以下二個原因1 它高效率地支持點和空間數據同時和2 它實施費用比那少許高級其它R 樹。
標簽： 樹
上傳時間： 2014-12-05
上傳用戶：cmc_68289287
基于ICA的信號分離程序，是一個很好的信號處理方面的程序
標簽： ICA 信號分離 程序
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：wl9454
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