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采用PCA/ICA特征和SVM分类的人脸识别 被引量：32
1
作者 王宏漫 欧宗瑛 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期416-420,431,共6页
人脸识别过程中 ,首先在主成分分析基础上进一步做独立成分分析 ,来提取更加有利于分类的面部特征的主要独立成分 ;然后采用一种分阶段淘汰的支持向量机分类机制进行识别 该方法扩展了支持向量机处理多类问题的能力 ,它基于 1 1差别策... 人脸识别过程中 ,首先在主成分分析基础上进一步做独立成分分析 ,来提取更加有利于分类的面部特征的主要独立成分 ;然后采用一种分阶段淘汰的支持向量机分类机制进行识别 该方法扩展了支持向量机处理多类问题的能力 ,它基于 1 1差别策略 ,根据各判别函数VC置信范围的差异进行排序 ,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差 对两组人脸图像库的测试结果表明 。 展开更多
关键词 人脸识别 独立成分分析 人脸图像库 SVM 支持向量机 模式识别 pca/ica特征
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基于PCA/ICA的人脸识别片上系统的设计与实现 被引量：2
2
作者 韩瑞瑞 张尤赛 《自动化技术与应用》 2019年第2期129-134,共6页
为了提高人脸识别率和算法实时性,满足人脸识别系统的小型化和便携性的要求,采用ZYNQ-7000全可编程片上系统作为算法实现平台,设计了一种基于PCA/ICA的人脸识别系统。实验结果表明,在ORL人脸数据库上,本文算法可以达到98.33%的人脸识别... 为了提高人脸识别率和算法实时性,满足人脸识别系统的小型化和便携性的要求,采用ZYNQ-7000全可编程片上系统作为算法实现平台,设计了一种基于PCA/ICA的人脸识别系统。实验结果表明,在ORL人脸数据库上,本文算法可以达到98.33%的人脸识别正确率,单张人脸图片计算速度可以达到9ms。 展开更多
关键词 ZYNQ pca/ica BP神经网络 人脸识别
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基于仿生模式识别和PCA/ICA的DOA估计方法 被引量：14
3
作者 安冬 王守觉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期1448-1451,共4页
本文提出了一种基于仿生模式识别和PCA/ICA的DOA估计方法 .这种方法的建模过程是用在实际环境下采集的训练样本构造人工神经网络模型 ,对环境的适应能力较强 ;且这种方法采用PCA/ICA进行特征提取 ,使数据得到有效压缩 ,可以实现系统实... 本文提出了一种基于仿生模式识别和PCA/ICA的DOA估计方法 .这种方法的建模过程是用在实际环境下采集的训练样本构造人工神经网络模型 ,对环境的适应能力较强 ;且这种方法采用PCA/ICA进行特征提取 ,使数据得到有效压缩 ,可以实现系统实时处理 .实验结果表明 :在信噪比为 2 0dB和 0dB时 ,该方法的正确估计率可达10 0 % ;在信噪比降为 - 2 0dB时 ,该方法仍有 83%的可识别率 . 展开更多
关键词 仿生模式识别 DOA估计 pca ica 人工神经网络
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基于PCA/ICA的人脸特征提取新方法 被引量：20
4
作者 范群贞 刘金清 《电子测量技术》 2010年第8期31-34,共4页
人脸自动识别方法已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点,人脸特征提取是人脸识别技术的关键。首先介绍了人脸图像的预处理过程,PCA和ICA算法的原理,针对PCA和ICA算法本身优缺点,提出一种新的基于PCA/ICA的人脸特征提取方法,... 人脸自动识别方法已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点,人脸特征提取是人脸识别技术的关键。首先介绍了人脸图像的预处理过程,PCA和ICA算法的原理,针对PCA和ICA算法本身优缺点,提出一种新的基于PCA/ICA的人脸特征提取方法,最后采用最近邻分类器,对ORL人脸库进行分类识别。实验证明,改进的方法优于PCA算法和ICA算法。 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 人脸图像 主成分分析法(pca) 独立成分分析法(ica)
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混合PCA/ICA与JPEG2000结合的高光谱图像压缩 被引量：2
5
作者 叶珍 白璘 +2 位作者 刘玉 何明一 粘永健 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第5期968-974,共7页
主成分分析(PCA)常常结合JPEG2000压缩标准用来对高光谱图像进行压缩。然而,由PCA得到的主成分仅利用了二阶统计信息。对于高光谱图像应用来说,只采用二阶统计信息是远远不够的,如异常像素的处理常常需要用到更高阶的统计信息。研究了... 主成分分析(PCA)常常结合JPEG2000压缩标准用来对高光谱图像进行压缩。然而,由PCA得到的主成分仅利用了二阶统计信息。对于高光谱图像应用来说,只采用二阶统计信息是远远不够的,如异常像素的处理常常需要用到更高阶的统计信息。研究了一种混合PCA/ICA与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。首先,对原始高光谱图像进行PCA变换,提取出前m个主成分对应的特征向量矩阵WPCA;然后,对其余的特征向量进行ICA变换,得到n个特征向量矩阵WICA;最后,将得到的混合投影矩阵、原始高光谱图像及其均值向量共同嵌入JPEG2000比特流,从而完成对高光谱图像的压缩。在不同码率的情况下,通过空间相关系数(ρ)、信噪比(SNR)、光谱角填图(SAM)等技术指标对混合PCA/ICA+JPEG2000算法的压缩性能进行评估。实验结果表明,混合PCA/ICA+JPEG2000算法不但能有效去除高光谱图像的谱间相关性,而且能够有效提高光谱保真度,保护异常像素信息。 展开更多
关键词 高光谱图像压缩 主成分分析 独立成分分析 JPEG2000
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基于PCA/ICA的多数据流关联及模式发现
6
作者 周勇 罗竞佳 程春田 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期85-87,共3页
基于主成分分析技术、独立分量分析技术以及多数据流模型,将用于数据和信号分析的PCA/ICA方法应用于多数据流模型,提出多数据流关联度分析和模式发现的新模型。该模型适用于解决在线混合数据流分离,对挖掘多数据流潜在独立内因有良好效... 基于主成分分析技术、独立分量分析技术以及多数据流模型,将用于数据和信号分析的PCA/ICA方法应用于多数据流模型,提出多数据流关联度分析和模式发现的新模型。该模型适用于解决在线混合数据流分离,对挖掘多数据流潜在独立内因有良好效果。探讨模型的健壮性和实时性,并在实验中验证了系统性能。 展开更多
关键词 数据流 主成分分析 独立成分分析 多数据流关联
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基于PCA/ICA的中心区转向试验数据提取
7
作者 王彦会 曲卫东 +2 位作者 张艳辉 郭平 范革中 《汽车技术》 北大核心 2014年第9期4-7,17,共5页
基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)及独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)方法,利用PCA降维功能及ICA独立盲源信号分离挖掘技术,对PCA/ICA计算方法进行改进,并应用于车辆中心区转向试验数据处理环节,有... 基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)及独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)方法,利用PCA降维功能及ICA独立盲源信号分离挖掘技术,对PCA/ICA计算方法进行改进,并应用于车辆中心区转向试验数据处理环节,有效排除了测试中各种干扰因素,实现了原始信号降噪,从统计学意义上保证了所提取数据指标的一致性。 展开更多
关键词 中心区转向试验 主成分分析 独立分量分析 数据提取
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基于PCA与ICA特征提取的入侵检测集成分类系统 被引量：25
8
作者 谷雨 徐宗本 +1 位作者 孙剑 郑锦辉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期633-638,共6页
入侵检测系统不仅要具备良好的入侵检测性能,同时对新的入侵行为要有良好的增量式学习能力.提出了一种入侵检测集成分类系统,将主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)与增量式支持向量机分类算法相结合构造两个子分类器,采用集成技术对子... 入侵检测系统不仅要具备良好的入侵检测性能,同时对新的入侵行为要有良好的增量式学习能力.提出了一种入侵检测集成分类系统,将主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)与增量式支持向量机分类算法相结合构造两个子分类器,采用集成技术对子分类器进行集成.系统利用支持向量集合对已有的入侵知识进行压缩表示,并采用遗传算法自适应地调整集成分类系统的权重.数值实验表明:集成分类系统通过自适应训练权重,综合了两种特征提取子分类器的优点,具有更好的综合性能. 展开更多
关键词 集成 支持向量机 入侵检测 主成分分析 独立成分分析
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PCA、ICA和Gabor小波决策融合的SAR目标识别 被引量：23
9
作者 宦若虹 张平 潘赟 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期262-274,共13页
提出了一种基于主成分分析(PCA)、独立分量分析(ICA)和Gabor小波决策融合的合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像目标识别方法。首先用PCA、ICA和Gabor小波变换分别对SAR目标图像提取特征向量,再用3个支持向量机分类器分别对... 提出了一种基于主成分分析(PCA)、独立分量分析(ICA)和Gabor小波决策融合的合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像目标识别方法。首先用PCA、ICA和Gabor小波变换分别对SAR目标图像提取特征向量,再用3个支持向量机分类器分别对3种方法提取得到的特征向量分类,通过基于等级的决策融合方法对3个支持向量机分类器的输出进行决策融合,得到最终类别决策结果。采用MSTAR数据库中3个目标进行识别实验,实验结果表明,PCA、ICA和Gabor小波决策融合后得到的识别率高于单独用其中任何一个特征得到的识别率。因此,该方法可提高目标的正确识别率,是一种有效的SAR图像目标识别方法。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 决策融合 主成分分析 独立分量分析 GABOR小波
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基于PCA和ICA的交通流量数据压缩方法比较研究 被引量：11
10
作者 赵志强 张毅 +1 位作者 胡坚明 李力 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期109-113,118,共6页
针对交通流量数据的特点,分别采用基于主成份分析(PCA)和独立成份分析(ICA)的方法对其进行数据压缩研究和比较。首先,对城市道路和高速公路的交通流统计特性进行分析:发现采样时间的大小不会影响研究结果,而流量离差的统计分布为接近高... 针对交通流量数据的特点,分别采用基于主成份分析(PCA)和独立成份分析(ICA)的方法对其进行数据压缩研究和比较。首先,对城市道路和高速公路的交通流统计特性进行分析:发现采样时间的大小不会影响研究结果,而流量离差的统计分布为接近高斯分布的超高斯分布。然后分别采用基于PCA和ICA的方法进行交通流数据的压缩与重构,并对结果进行全面比较。试验结果表明:由于城市道路和高速公路的交通流离差数据均接近高斯分布,因此PCA在数据压缩中的效果较好;而高速公路的交通流数据压缩结果优于城市道路,因为其更加规律和稳定。这一结果反映了交通流波动的随机特征,对于进一步的交通流分析有着重要的意义。 展开更多
关键词 智能运输系统 数据压缩 主成份分析(pca) 独立成份分析(ica) 交通流
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基于PCA与ICA的人脸识别算法研究 被引量：5
11
作者 王展青 刘小双 +1 位作者 张桂林 王仲君 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2007年第3期373-376,共4页
ICA是一种基于数据高阶统计信息的有效的数据独立特征提取技术,它能够更好地表示人脸的局部特征,ICA是PCA从二阶统计分析向高阶统计分析的拓展.本文提出了一种加权融合这两种技术的人脸特征提取算法,并结合不同的相似性度量进行了人脸... ICA是一种基于数据高阶统计信息的有效的数据独立特征提取技术,它能够更好地表示人脸的局部特征,ICA是PCA从二阶统计分析向高阶统计分析的拓展.本文提出了一种加权融合这两种技术的人脸特征提取算法,并结合不同的相似性度量进行了人脸识别实验.结果表明,该方法比用一种单独的特征提取方式识别率要高. 展开更多
关键词 人脸识别 特征抽取 主分量分析 独立成分分析
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基于分布式ICA-PCA模型的工业过程故障监测 被引量：11
12
作者 衷路生 何东 +1 位作者 龚锦红 张永贤 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期4546-4554,共9页
提出基于分布式ICA-PCA(independent component analysis-principal component analysis)模型的工业过程故障监测方法,适合于复杂工业过程难以自动划分子块及过程数据存在非高斯信息的情况。首先,对过程数据进行PCA分解,并在PCA主成分... 提出基于分布式ICA-PCA(independent component analysis-principal component analysis)模型的工业过程故障监测方法,适合于复杂工业过程难以自动划分子块及过程数据存在非高斯信息的情况。首先,对过程数据进行PCA分解,并在PCA主成分不同的方向上构建不同的子块,把原始特征空间自动划分为不同子空间。然后,对各个子块采用ICA-PCA两步信息提取的策略,提取出高斯信息和非高斯信息,并构建新的统计量和统计限。最后,通过Tennessee Eastman(TE)过程的仿真实验,验证所提出故障监测模型的有效性和可行性。 展开更多
关键词 复杂工业过程 自动划分子块 非高斯 ica-pca 故障监测
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基于k-ICA-PCA方法的多模态过程模态的划分 被引量：3
13
作者 李元 刘宁 唐晓初 《控制工程》 CSCD 北大核心 2015年第3期501-504,共4页
针对连续化工过程的多模态划分问题,提出了基于独立元分析-主元分析两步特征提取的k-独立元分析-主元分析(k-ICA-PCA)分类方法。传统的k-主元分析(k-PCA)分类方法假设过程数据仅仅包含高斯信息,然而在实际过程中数据往往无法满足这一假... 针对连续化工过程的多模态划分问题,提出了基于独立元分析-主元分析两步特征提取的k-独立元分析-主元分析(k-ICA-PCA)分类方法。传统的k-主元分析(k-PCA)分类方法假设过程数据仅仅包含高斯信息,然而在实际过程中数据往往无法满足这一假设。所提出的k-ICA-PCA方法在分类迭代过程中,不仅考虑了过程数据的高斯信息,而且考虑了数据的非高斯信息。将k-ICA-PCA分类方法应用到TE过程进行仿真实验,仿真结果验证了k-ICA-PCA方法相对于k-PCA分类方法更加有效和可行。 展开更多
关键词 多模态 k-主元分析 k-独立元分析-主元分析 TE过程
原文传递
基于MCUSUM-ICA-PCA的微小故障检测 被引量：12
14
作者 葛志强 宋执环 杨春节 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期373-377,411,共6页
针对过程中难以检测到的微小、缓变故障的检测问题,以及过程中普遍存在的非高斯信息,提出一种新的多变量统计过程监测方法.把传统的单变量累计和控制图(CUSUM)扩展为多变量的形式,并与独立成分分析(ICA)和传统的主元分析(PCA)方法相结合... 针对过程中难以检测到的微小、缓变故障的检测问题,以及过程中普遍存在的非高斯信息,提出一种新的多变量统计过程监测方法.把传统的单变量累计和控制图(CUSUM)扩展为多变量的形式,并与独立成分分析(ICA)和传统的主元分析(PCA)方法相结合,构成新的MCUSUM-ICA-PCA方法,采用ICA-PCA两步信息提取策略,完整地提取出过程的非高斯和高斯信息,重新构造统计量并建立其对应的统计限.通过对Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研究,验证了该方法的可行性和有效性,改善了该过程微小故障的检测效果,从而更好地保证过程运行的安全、稳定性. 展开更多
关键词 累计和 独立成分分析 MCUSUM—ica—pca 微小故障 非高斯信息 过程监测
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基于PCA和ICA的人脸识别 被引量：28
15
作者 刘直芳 游志胜 王运琼 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期78-81,共4页
提出利用主成分分析 (PCA)和独立成分分析 (ICA)相结合的方法对人脸进行识别。首先对预处理后的图像进行降维 ,即利用PCA算法对图像进行去二阶相关和降维处理 ,然后再利用ICA算法获得人脸影像独立基成分 ,利用人脸影像独立基来构造一子... 提出利用主成分分析 (PCA)和独立成分分析 (ICA)相结合的方法对人脸进行识别。首先对预处理后的图像进行降维 ,即利用PCA算法对图像进行去二阶相关和降维处理 ,然后再利用ICA算法获得人脸影像独立基成分 ,利用人脸影像独立基来构造一子空间 ,最后利用待识别图像在这个空间上的投影系数进行人脸识别。从两个不同的数据集 ,将传统的PCA人脸识别算法和提出的人脸识别算法进行比较。从实验数据结果看 。 展开更多
关键词 主成分分析 独立成分分析 人脸识别 特征脸 独立影像基
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脉冲远场涡流检测PCA-ICA联合消噪技术 被引量：9
16
作者 刘相彪 李勇 +2 位作者 陈振茂 闫贝 李一力 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第1期69-72,共4页
脉冲远场涡流作为一种新兴的电磁无损检测技术,国内外研究发现其对铁磁性管道检测具有显著的优势。然而在实际检测中,由于磁导率不均等管道自身材质因素的影响,使检测信号信噪比较低,易造成缺陷误判。针对这一问题,提出了主成分分析—... 脉冲远场涡流作为一种新兴的电磁无损检测技术,国内外研究发现其对铁磁性管道检测具有显著的优势。然而在实际检测中,由于磁导率不均等管道自身材质因素的影响,使检测信号信噪比较低,易造成缺陷误判。针对这一问题,提出了主成分分析—独立分量分析(PCA-ICA)联合消噪技术。单通道缺陷扫查信号经过PCA处理后,利用前二阶主成分构建虚拟双通道信号作为ICA输入矩阵,采用扩展特征矩阵联合近似对角化(FJADE)算法实现在单通道信号欠定条件下缺陷信号与噪声信号的分离,达到降噪目的。通过仿真与实验研究证明:PCA-ICA技术可以有效降低磁导率不均等噪声信号对检测结果的影响,提升了检测结果的信噪比。 展开更多
关键词 脉冲远场涡流检测 主成分分析 独立分量分析 铁磁性管道 磁导率不均
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基于鲁棒ICA-PCA的TE故障诊断 被引量：8
17
作者 衷路生 解冬东 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第10期3026-3030,共5页
针对复杂工业过程混合分布的问题,提出了基于鲁棒ICA-PCA(independent component analysis-principal component analysis)的故障诊断新方法。由于实际工业过程数据不可避免地带有大量干扰,为降低数据粗糙的影响,首先采用小波去噪算法... 针对复杂工业过程混合分布的问题,提出了基于鲁棒ICA-PCA(independent component analysis-principal component analysis)的故障诊断新方法。由于实际工业过程数据不可避免地带有大量干扰,为降低数据粗糙的影响,首先采用小波去噪算法提高建模数据质量;然后利用鲁棒ICA-PCA算法提取过程的非高斯和高斯信息,并构建了三个统计量进行故障的监控;最后将上述方法应用到田纳西—伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)化工过程。仿真结果表明,相比于传统PCA算法、ICA-PCA等算法,鲁棒ICA-PCA方法能够有效地检测故障的发生,具有较好的鲁棒性和灵敏性。 展开更多
关键词 小波去噪 鲁棒ica-pca 主元分析 TE过程 故障检测
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结合PCA与ICA的Munsell色卡光谱反射比重建 被引量：5
18
作者 杨晓莉 《湖北民族学院学报（自然科学版）》 CAS 2010年第2期150-153,167,共5页
对32块光泽Munsell色卡的光谱反射比重建的评价结果中可见,结合PCA与ICA的光谱估计算法的重建效果优于传统的PCA光谱估计算法重建效果,验证了PCA结合ICA的光谱估计算法的可行性和有效性的.
关键词 光谱估计 独立成份分析 主成份分析
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基于PCA与ICA的结构损伤识别 被引量：5
19
作者 钟珞 宋华珠 《武汉理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期93-96,共4页
在分析主成分分析PCA和独立分量分析ICA的基础上,建立了基于PCA和ICA的结构损伤识别构架。利用它们对结构损伤信号进行特征提取,并将提取的特征作为3层BP神经网络的输入,以实现对结构损伤的识别。这2个模型通过British Columbia大学IASC... 在分析主成分分析PCA和独立分量分析ICA的基础上,建立了基于PCA和ICA的结构损伤识别构架。利用它们对结构损伤信号进行特征提取,并将提取的特征作为3层BP神经网络的输入,以实现对结构损伤的识别。这2个模型通过British Columbia大学IASC-ASCE SHM任务组提供的用于验证分类正确性的结构基准数据集合进行测试。结果显示:PCA和ICA都能降低信号中噪音的影响,并对特征进行有效提取;基于ICA的模型比基于PCA的模型预测更准确。 展开更多
关键词 主成分分析 独立分量分析 结构损伤识别 特征提取 人工神经网络
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结合PCA和ICA的脑磁信号消噪研究 被引量：4
20
作者 高莉 黄力宇 丁翠玲 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期939-943,共5页
基于二阶统计特性的主分量分解(PCA)和基于高阶统计特性的独立成分分析(ICA)是盲源分离信号处理中两种最为典型的方法.针对多通道脑磁信号的消噪问题,提出一种基于PCA与ICA相结合的信号消噪新算法.首先通过对脑磁信号进行主分量分解来... 基于二阶统计特性的主分量分解(PCA)和基于高阶统计特性的独立成分分析(ICA)是盲源分离信号处理中两种最为典型的方法.针对多通道脑磁信号的消噪问题,提出一种基于PCA与ICA相结合的信号消噪新算法.首先通过对脑磁信号进行主分量分解来降低信号维数,去掉其中包含的冗余成分,使计算时间缩短到原来的10%;进而利用自适应最大熵独立成分分析算法对降维后的数据进行二次分解,提取出脑磁信号中含有的干扰分量,使信噪比从10 dB提高到80 dB,达到对信号进行消噪的目的. 展开更多
关键词 主分量分解 脑磁图 独立成分分析 干扰
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