核独立分量分析(KICA),kernel independent component analysis
1)kernel independent component analysis核独立分量分析(KICA)
2)kernel independent component analysis核独立分量分析
1.In this paper Kernel independent component analysis is used to estimate electric load profiles which use contrast functions based on canonical correlations in a reproducing Kernel Hilbert space.本文采用了核独立分量分析算法进行负荷曲线估计,使用再生核希尔伯特空间上的典型相关性分析作为目标函数。
英文短句/例句
1.Mixed Speech Signal Separation Based on Kernel Independent Component Analysis基于核独立分量分析的混合语音信号分离
2.Fault diagnosis of gearbox based on KICA基于核独立分量分析的齿轮箱故障诊断
3.Neural network ensemble based on KICA and KFCM基于核独立分量分析的模糊核聚类神经网络集成方法
4.Face recognition by combining independent component analysis with core vector machines结合独立成分分析和核向量机进行人脸识别
5.EEG Separation Based on ICA;基于独立分量分析的脑电信号的分离
6.Independent Component Analysis in the Feature Extraction of Pattern Classification;模式分类特征提取中的独立分量分析
7.The Algorithm for Blind Signal Separation Based on the Independent Component Analysis;基于独立分量分析的盲分离算法研究
8.Blind Separation of Chaotic Signals Based on ICA基于独立分量分析的混沌信号盲分离
9.The Research on Blind Source Separation Based on Independent Component Analysis基于独立分量分析的盲信号分离研究
10.Application of Kernel Independent Component Analysis in Arrhythmia Pattern Classification核独立成分分析在心律失常模式分类中的应用
11.Synthetic Aperture Radar Image Processing Based on Independent Component Analysis;SAR图像处理的独立分量分析方法
12.FPGA Implementation of Fixed-point ICA-R Algorithm;定点参考独立分量分析算法的FPGA实现
13.The Fault Sources Identification Technology Based on Independent Component Analysis;基于独立分量分析的故障源识别技术
14.Video Watermark Based on Independent Component Analysis in Contourlet Domain基于Contourlet域独立分量分析的视频水印
15.Image denoising based on independent component analysis(ICA)基于独立分量分析(ICA)的图像去噪方法
16.Hidden Web Domain Clustering Based on Independent Component Analysis基于独立分量分析的隐蔽Web领域聚类
17.Independent Component Analysis Based on Parametric Parzen Window Estimation基于参数Parzen窗估计的独立分量分析
18.non-arm"s length allocation非公平独立核算的分摊
相关短句/例句
kernel independent component analysis核独立分量分析
1.In this paper Kernel independent component analysis is used to estimate electric load profiles which use contrast functions based on canonical correlations in a reproducing Kernel Hilbert space.本文采用了核独立分量分析算法进行负荷曲线估计,使用再生核希尔伯特空间上的典型相关性分析作为目标函数。
3)KICA核独立成分分析
1.Face recognition based onKICA and BP neural network;基于核独立成分分析和BP网络的人脸识别
2.After giving an introduction about Independent Components Analysis(ICA),the paper put forward an improved Kernel Independent Components Analysis(KICA)which can be described as a combination of KPCA and ICA to extract features.本文对人耳识别中的若干关键问题进行了研究,在简单介绍基于独立成分分析(ICA)的人耳特征提取的基础上,提出采用改进的核独立成分分析(KICA)的非线性分析法提取人耳图像的特征,该方法可描述为 KPCA 和 ICA 方法组合。
3.At last,we use kernel independent component analysis(KICA) to extract the watermarks.最后通过核独立成分分析的方法分别提取水印。
4)kernel independent component analysis核独立元分析
1.In order to detect ramp fault in nonlinear industrial process,a new fault detection method is proposed based on summedkernel independent component analysis(SKICA).针对非线性工业过程缓变型故障的检测问题,提出一种基于累积和核独立元分析(SKICA)的故障检测方法。
5)independent component analysis独立分量分析
1.Extraction of the Characteristics of the Acoustic Emission Signals of the Pitting of Low Carbon Steel Based on Independent Component Analysis and Wevelet Transform;基于独立分量分析和小波变换的低碳钢点蚀声发射信号特征提取
2.Signal Processing of Acoustic Emission of Metal Corrosion Based on the Independent Component Analysis;基于独立分量分析的金属腐蚀声发射信号处理
3.Noise removal of pulse wave signal based onindependent component analysis;基于独立分量分析的脉搏波信号的降噪处理
6)Independent Component Analysis(ICA)独立分量分析
1.Using simulated SEMG signals,the performance of proposed decomposition algorithm was analyzed and compared with that of the decomposition technique adopting independent component analysis(ICA),the decomposition experimen.根据表面肌电信号(SEMG)形成的生理学特性,采用一种基于卷积混合过程的盲源分离技术来分析隐含在SEMG信号中的运动单位动作电位信息,利用仿真的SEMG信号对这种算法的分解性能进行实验研究,并与采用瞬时混合过程的独立分量分析(ICA)算法的分解性能进行比较,同时将该算法应用于真实SEMG信号的分解实验。
2.Independent component analysis(ICA)can separate the sources from their mixtures and make the output statistically as independent as possible;it can remove noises effectively.独立分量分析(ICA)能够从混合信号中分离出最独立的成分,有效抑制噪声。
3.In order to blind estimation the sequence of asynchronous direct spread signals, this work used independent component analysis(ICA) combining with principle component analysis(PCA) to blindly separate the data bits of different users without the knowledge of the channel.为解决异步直扩序列的盲估计问题,提出采用独立分量分析(ICA)结合主分量分析(PCA),在信道未知情况下有效盲分离多用户多径直扩信号和扩频码信息。
延伸阅读
核反应分析利用核反应测定样品表层的含量及深度分布的一种分析方法。用带电粒子、中子和γ射线都可以引起核反应，在核反应分析中通常利用加速器产生的具有一定能量的离子束轰击样品，离子同样品中待分析的核发生核反应，测量反应过程中瞬发放出的反应产物(出射粒子)，就可以实现元素定量分析。原理 在原子核反应中，当入射粒子的种类和能量确定后，核反应产生的出射粒子的能量同样品中引起反应的核（靶核）性质有关。用高分辨率探测器，结合粒子鉴别技术，分析出射粒子能谱，根据出射粒子峰的能量和强度，可识别靶核的种类并确定其含量。核反应能谱又同入射粒子和出射粒子在样品中的电离能量损失有关。在样品不同深度处发生反应，产生的出射粒子有不同的能量；而出射粒子的强度同该深度处靶核的含量有关。对于核共振反应，改变入射粒子能量，反应将发生在样品的不同深度，共振反应产额同该处的靶核含量成正比。因此，分析核反应能谱或共振核反应产额曲线可以得到元素的深度分布。实验方法 核反应分析实验中常采用能量在 0.5～5MeV的p+、d+、4He+等带电粒子。一般用金硅面垒型探测器探测核反应产生的带电粒子,用Nal(Tl)晶体或Ge(Li)探测器探测γ射线（见半导体探测器）。分析系统同电子计算机连接，可以实现数据自动处理。分析方法 分绝对法和相对法。绝对法是根据核反应产额同截面、靶元素含量、入射离子数目、探测立体角等的关系，利用已知的核反应截面计算。相对法是比较在相同实验条件下待测样品和标准样品的产额或能谱实现的。特点 核反应分析不仅可作元素的定量分析，而且可测量样品表面或近表面处元素的深度分布。入射带电粒子束可以聚焦，用聚焦后的微束扫描能够进行微区分析。利用重离子核反应（见重离子核物理）对同位素灵敏,可有极高选择性,也是目前分析氢元素在样品中分布的有效方法。选择好的实验条件可以实现两种以上元素的同时分析。分析的绝对灵敏度一般为 10-7～10-8g，高的可达10-10g；相对灵敏度一般在百万分之几百,高的可达百万分之几。分析深度一般在几微米到几十微米，深度分辨率在10～100nm，可达2nm。应用 主要用于表面或近表面分析，了解样品的元素成分和杂质分布随深度的变化。自1962年利用氧-18示踪研究阳极上氧化铝中氧的转移情况以后，核反应分析技术越来越广泛地应用于各个领域。目前，主要在固体物理中研究扩散现象、薄膜生长机理、表面微量沾污、离子掺杂等，在冶金学中研究金属改性、腐殖现象、表面杂质含量等；在材料科学和半导体工业中对氧化现象、腐殖现象的研究，离子注入器件的分析等；此外，在地质、考古、天体物理及生物医学等方面也越来越多地得到应用。
