成品免费ppt网站,做网站平台多少钱,风险网站如何解决办法,成都软件外包开发独立成分分析matlab代码
在文章 信号去噪之独立成分分析#xff08;ICA#xff09; 中以python代码为例#xff0c;有读者朋友问matlab代码#xff0c;以下给出示例#xff1a;
python:
import numpy as np
from sklearn.decomposition import FastICA
import matplotl…独立成分分析matlab代码
在文章 信号去噪之独立成分分析ICA 中以python代码为例有读者朋友问matlab代码以下给出示例
python:
import numpy as np
from sklearn.decomposition import FastICA
import matplotlib.pyplot as plt# 生成混合信号
np.random.seed(0)
time np.linspace(0, 5, 1000)
signal np.sin(2 * time) # 信号源
noise np.random.normal(sizes1.shape) # 噪声
s1 signal noise
s2 0.5 * signal noise# 执行独立成分分析
ica FastICA(n_components2)
S np.c_[s1, s2]
S ica.fit_transform(S)# 绘制混合信号和分离信号
plt.figure()plt.subplot(4, 1, 1)
plt.title(Signal Source s1)
plt.plot(s1)plt.subplot(4, 1, 2)
plt.title(Signal Source s2)
plt.plot(s2)plt.subplot(4, 1, 3)
plt.title(Separated Signal)
plt.plot(S[:, 0])plt.subplot(4, 1, 4)
plt.title(Separated Noise)
plt.plot(S[:, 1])plt.tight_layout()
plt.show()matlab
% 生成混合信号
rng(0); % 设置随机数种子
time linspace(0, 5, 1000);
signal sin(2 * time); % 信号源
noise randn(1, length(signal)); % 噪声
s1 signal noise;
s2 0.5 * signal noise;% 执行独立成分分析
X [s1 s2];
[icasig, A, W] fastica(X, numOfIC, 2);% 绘制混合信号和分离信号
figure;subplot(4, 1, 1);
title(Signal Source s1);
plot(s1);subplot(4, 1, 2);
title(Signal Source s2);
plot(s2);subplot(4, 1, 3);
title(Separated Signal);
plot(icasig(:, 1));subplot(4, 1, 4);
title(Separated Noise);
plot(icasig(:, 2));sgtitle(ICA Separation Results);上面的代码是根据文档写出本地没有matlab环境未测试哈有环境的朋友可以试试
