今天讲一个在信号分析领域较为常用的一个方法，即盲源分离算法中的FastICA。 我们先从一个经典的问题引入。 一、鸡尾酒舞会问题 想象一下，你身处一个熙熙攘攘的鸡尾酒舞会中。四周回荡着各种声音：笑声、交谈声、玻璃碰撞声，甚至还有远处柔和的爵士乐。这个场景就是所谓的“鸡尾酒舞会问题”的现实写照。 在这个舞会中，每个人都在与他人交流，他们的声音混合在一起，形成了一片难以分辨的嘈杂声。假如你是一

错误： 未定义函数或变量 'data'。出错 gui_lc (line 45)if length (size (data)) > 2,计算 UIControl Callback 时出错 该错误提示在gui_1c.m文件的第45行出现未定义的变量‘data’,查看gui_1c.m源代码对应位置发现，data未定义。 解决： 将源代码中以下三行注释掉 varName = get(he_Fas

FastICA 在matlab代码实现以及运行结果 共享源代码下载地址 源码下载地址http://www.cis.hut.fi/projects/ica/fastica/code/dlcode.shtml（感兴趣的话）CASSO地址http://www.cis.hut.fi/jhimberg/icasso/（感兴趣的话）SCTEST 地址http://www.cs.helsinki.fi/u/

FastICA实现.. Matlab 我一直在研究使用MatLab的FastICA算法实现。目前，代码无法像id一样分隔信号。我想知道是否有人可以给我一些有关解决此问题的建议？ disp('*****Importing Signals*****'); s = [1,30000]; [m1,Fs1] = audioread('OSR_us_000_0034_8k.wav', s); [f1,F

FastICA算法的数学原理及python实现 ICA算法的数学原理算法实现过程python实现 ICA算法的数学原理 参考我的这篇文章：ICA算法的数学原理 算法实现过程 python实现 (1)从硬盘中读取两段参数相同的语音信号S1和S2，大小都是（1，m） (2)人为指定一个混合矩阵A，将S1和S2进行混合得到矩阵D,D的大小是(2,m) (3)将混合的结果存

昨天晚上，海总讲了ICA，导师问了大家这么一个问题： ICA和PCA的区别是什么？ 后来我们思来想去，七嘴八舌地讨论了一下，师妹提到PCA是以贡献度的不同进行区分的，鑫总提到ICA和PCA的目标是不一致的。 这的确是一个值得讨论的问题：一开头，海冬提到ICA处理的数据都不是高斯的。这是有道理的，因为如果的高斯的，那么它的效果的确不好。 我也答不上什么，对于PCA的概念我又忘记了。 看了许多网上的

为什么音乐和语音在同一段音频中难以区分？ 在日常生活中，人们常常遇到多源信号混合的问题。例如，在一个繁忙的咖啡厅里，可能有背景音乐、人们的交谈声、咖啡机的噪音等。这些声音混合在一起，使得听者难以分辨各个声音源。有没有一种方法能够从这样的复杂环境中分离出各个独立的声音源呢？ 针对这个问题，有一个解决方案是使用一种叫做独立成分分析（Independent Component Analysis，简称