找回密码
 立即注册

使用ICA算法对于噪声信号进行盲源分离,有例子说明

[复制链接]
发表于 2024-1-8 16:50:47 | 显示全部楼层 |阅读模式
文件列表:
├文件夹1:[event-related-desynchronization-master]
│  ├文件夹1:[event-related-desynchronization-master]
│  │  ├文件夹1:[code]
│  │  │  ├(1)biosig_setup.m
│  │  │  ├文件夹1:[classifier]
│  │  │  │  ├(1)biosig_classify.m
│  │  │  │  ├(2)shogun_classify.m
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├文件夹2:[evaluation]
│  │  │  │  ├(1)evaluate_classifier.m
│  │  │  │  ├(2)get_kappa.m
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├文件夹3:[experiments]
│  │  │  │  ├(1)final_evaluation.m
│  │  │  │  ├(2)lda_bp_experiment.m
│  │  │  │  ├(3)lda_tdp_experiment.m
│  │  │  │  ├(4)octave-core
│  │  │  │  ├(5)svm_bp_experiment.m
│  │  │  │  ├(6)svm_tdp_experiment.m
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├文件夹4:[features]
│  │  │  │  ├(1)get_features.m
│  │  │  │  ├(2)reshape_features.m
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├文件夹5:[files]
│  │  │  │  ├(1)get_data.m
│  │  │  │  ├(2)load_data.m
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├文件夹6:[preprocessing]
│  │  │  │  ├(1)multiclass_csp.m
│  │  │  │  ├(2)remove_artifacts.m
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├(2)settings_example.m
│  │  │  ├文件夹7:[utils]
│  │  │  │  ├(1)fieldexists.m
│  │  │  │  ├(2)get_data_directory.m
│  │  │  │  └█
│  │  │  └█
│  │  ├文件夹2:[data]
│  │  │  ├(1)README.md
│  │  │  └█
│  │  ├文件夹3:[full_code]
│  │  │  ├(1)biosig_setup.m
│  │  │  ├文件夹1:[classifier]
│  │  │  │  ├(1)biosig_classify.m
│  │  │  │  ├(2)classifier1.m
│  │  │  │  ├(3)classifier2.m
│  │  │  │  ├(4)classifier2kfold.m
│  │  │  │  ├(5)erd_demo.m
│  │  │  │  ├(6)evaluate_classifier.m
│  │  │  │  ├文件夹1:[experiments]
│  │  │  │  │  ├(1)check_normalize_lda.m
│  │  │  │  │  ├(2)check_normalize_svm.m
│  │  │  │  │  ├(3)check_postprocessing.m
│  │  │  │  │  ├(4)gmnpsvm_bp_experiment.m
│  │  │  │  │  ├(5)init_experiment.m
│  │  │  │  │  ├文件夹1:[lda-bp]
│  │  │  │  │  │  ├(1)lda_bp_bands_1band.m
│  │  │  │  │  │  ├(2)lda_bp_bands_2bands.m
│  │  │  │  │  │  ├(3)lda_bp_bands_2bands_v2.m
│  │  │  │  │  │  ├(4)lda_bp_bands_3bands.m
│  │  │  │  │  │  ├(5)lda_bp_bands_4bands.m
│  │  │  │  │  │  ├(6)lda_bp_csp.m
│  │  │  │  │  │  ├(7)lda_bp_csp_1band.m
│  │  │  │  │  │  ├(8)lda_bp_csp_2bands.m
│  │  │  │  │  │  ├(9)lda_bp_downsampling.m
│  │  │  │  │  │  ├(10)lda_bp_experiment.m
│  │  │  │  │  │  ├(11)lda_bp_experiment.m.orig
│  │  │  │  │  │  ├(12)lda_bp_indiv_experiment.m
│  │  │  │  │  │  ├(13)lda_bp_smoothing.m
│  │  │  │  │  │  ├(14)lda_bp_trim_experiment.m
│  │  │  │  │  │  ├(15)svm_bp_gauss.m
│  │  │  │  │  │  ├(16)svm_bp_linear.m
│  │  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  │  ├文件夹2:[lda-tdp]
│  │  │  │  │  │  ├(1)lda_tdp_derivatives.m
│  │  │  │  │  │  ├(2)lda_tdp_trim.m
│  │  │  │  │  │  ├(3)lda_tdp_u.m
│  │  │  │  │  │  ├(4)svm_tdp_gauss.m
│  │  │  │  │  │  ├(5)svm_tdp_linear.m
│  │  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  │  ├(6)lda_tdp_experiment.m.orig
│  │  │  │  │  ├(7)lr_bp_experiment.m
│  │  │  │  │  ├(8)octave-core
│  │  │  │  │  ├(9)run_all_experiments.m
│  │  │  │  │  ├(10)run_experiment.sh
│  │  │  │  │  ├(11)run_experiment_redirect.sh
│  │  │  │  │  ├(12)test_exp.m
│  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  ├文件夹2:[final]
│  │  │  │  │  ├(1)final_evaluation.m
│  │  │  │  │  ├(2)lda_bp_experiment.m
│  │  │  │  │  ├(3)lda_tdp_experiment.m
│  │  │  │  │  ├(4)svm_bp_experiment.m
│  │  │  │  │  ├(5)svm_tdp_experiment.m
│  │  │  │  │  └█
│  │  │  │  ├(7)get_data.m
│  │  │  │  ├(8)get_features.m
│  │  │  │  ├(9)get_kappa.m
│  │  │  │  ├(10)octave-core
│  │  │  │  ├(11)postprocessing.m
│  │  │  │  ├(12)reshape_features.m
│  │  │  │  ├(13)shogun_classify.m
│  │  │  │  ├(14)shogun_classify.m.orig
│  │  │  │  ├(15)single_experiment.m
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├(2)draw_mean.m
│  │  │  ├(3)export_to_weka.m
│  │  │  ├(4)get_data_directory.m
│  │  │  ├文件夹2:[indiv_bands]
│  │  │  │  ├(1)dif.m
│  │  │  │  ├(2)find_best_freqs_for_subject.m
│  │  │  │  ├(3)find_best_frequency.m
│  │  │  │  ├(4)find_best_freq_for_channel.m
│  │  │  │  ├(5)find_individual_frequency_bands.m
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├(5)load_data.m
│  │  │  ├(6)multiclass_csp.m
│  │  │  ├(7)my_csp.m
│  │  │  ├(8)my_erd.m
│  │  │  ├(9)plotting_means.m
│  │  │  ├(10)plot_data.m
│  │  │  ├(11)reduce_all_artifacts.m
│  │  │  ├(12)reduce_artifacts.m
│  │  │  ├(13)rysuj_all_erds.m
│  │  │  ├(14)rysuj_erds.m
│  │  │  ├(15)save_plot.m
│  │  │  ├(16)save_signal.m
│  │  │  ├(17)settings_example.m
│  │  │  ├文件夹3:[utils]
│  │  │  │  ├(1)calc_fft.m
│  │  │  │  ├(2)fieldexists.m
│  │  │  │  ├(3)print_struct.m
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├文件夹4:[visualization]
│  │  │  │  ├(1)eeg_fft.m
│  │  │  │  ├(2)eeg_fft_bl_erd_ers.m
│  │  │  │  └█
│  │  │  └█
│  │  ├文件夹4:[old_python_code]
│  │  │  ├文件夹1:[analysers]
│  │  │  │  ├(1)band_power_analyser.py
│  │  │  │  ├(2)__init__.py
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├(1)analyse_time_power.py
│  │  │  ├文件夹2:[utils]
│  │  │  │  ├(1)iir_utils.py
│  │  │  │  ├(2)plot_utils.py
│  │  │  │  ├(3)__init__.py
│  │  │  │  └█
│  │  │  ├(2)__init__.py
│  │  │  └█
│  │  ├(1)README.md
│  │  ├文件夹5:[thesis]
│  │  │  ├(1)pszachewicz-msc-thesis.pdf
│  │  │  └█
│  │  └█
│  ├(1)event-related-desynchronization-master.zip
│  └█
├(1)ICA.m
└█

运行例图:
01.gif


使用ICA算法对于噪声信号进行盲源分离,有例子说明.zip (2.27 MB, 下载次数: 0, 售价: 30 积分)


回复

使用道具 举报

小黑屋|获取积分|网站地图|必过源码 ( 湘ICP备2020019413号-2 )

GMT+8, 2024-11-8 22:51 , Processed in 0.092834 second(s), 27 queries .

Powered by Biguo100

2006-2023 Biguo100 Team

快速回复 返回顶部 返回列表