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2023年 | 3篇 |
2022年 | 3篇 |
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2019年 | 7篇 |
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2001年 | 4篇 |
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1997年 | 1篇 |
1990年 | 1篇 |
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ICA是一种含有中间件的网络软件体系结构,旨在以结构进化取得功能突破,据以全面支持来自用户的以及来自系统的各种应用需要。ICA的出台,表明国际上已建立起一种未来网定位新理念。ICA所代表的“信息通信”领域内的网络软件结构进化,立足于把未来网规范为三层结构,即“应用(Application)层”、“中间件(Middleware)层”和“基础(Baseware)层”。ICA的出现,对我国谋求新崛起是大好机遇,这不仅可以直接振兴我国网络软件产业,更可激励我国在新一轮的网络进化的进程中力争跻身“领潮国”的行列。“ICA融合了各种最新信息技术的长处”。ICA结构进化,标志着当今网络进化的时代特征。推进和实现基于ICA的未来网,有着较佳的可行性。 相似文献
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基于小波变换的盲信号分离的神经网络方法 总被引:8,自引:2,他引:8
提出一种新的盲信号分离的神经网络方法,该方法将小波变换和独立分量分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合。利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始信号中的部分高频噪声滤除后,再重构原始信号作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA算法不能将噪声从源信号中分离的缺陷。实验结果表明,将该方法用于多通道脑电信号的盲分离是很有效的。 相似文献
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电磁泄漏曲线的对齐与有效点的选取是信息安全的重要研究方向.针对曲线过偏移的问题, 提出了一种新的曲线对齐方法——双峰式相关对齐法.在有效抑制曲线过偏移的同时, 实现了曲线的精确对齐通过独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)方法实现了有效点的选取.通过对电磁泄露曲线求得未知的源信号, 由源信号作为特征点进行分类分析.分别采用ICA、主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)、PCA-ICA、ICA-PCA四种方法对数据进行了降维处理.通过支持向量机(Support Vector Machine, SVM)对降维后的数据进行分类对比, 最终得出:在10~100维范围内, PCA-ICA的分类效果最佳, ICA其次, 而ICA-PCA的效果最差; 在100~900维的范围内, PCA与ICA-PCA分类效果随着维度的增加几乎呈直线趋势增加. 相似文献
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针对电厂开关柜运行环境复杂,振动干扰较强,又需要保留振动干扰、分析振动干扰特征的问题,将基于相空间重构的ICA降噪方法应用到电厂开关柜局放振动信号中,进行信噪分离。首先依据相空间重构,在不破坏信号本身动力学特征的情况下构造高维相空间矩阵。然后利用独立分量分析方法进行信噪分离,提取有用振动信号。仿真信号和实际检测数据的应用表明,所提方法与小波法降噪能力相当,甚至更优;且不需要考虑最优小波基和最佳分解层数,自适应强,易于实现;且适用于电厂开关柜局放振动信号降噪。 相似文献