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摘要:
独立元分析(Independent Component Analysis,ICA)和非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)是盲源分离的研究热点.文章在提出盲源分离框架的基础上,对独立元分析和非负矩阵分解进行了比较,并通过两个实例分别介绍了两者在生物医学领域中的应用.
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文献信息
篇名 独立元分析和非负矩阵分解的盲源分离比较
来源期刊 医学信息(上旬刊) 学科 医学
关键词 独立元分析 非负矩阵分解 盲源分离
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目 医学信息学1
研究方向 页码范围 1801-1802
页数 分类号 R1
字数 1364字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张乐平 第二军医大学计算机教研室 33 116 6.0 9.0
2 李东方 第二军医大学计算机教研室 33 215 8.0 13.0
3 孔玉 第二军医大学计算机教研室 13 81 5.0 8.0
4 闵波 第二军医大学计算机教研室 5 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
独立元分析
非负矩阵分解
盲源分离
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
医学信息
半月刊
1006-1959
61-1278/R
大16开
西安曲江新区雁翔路3001号旺座曲江G座10705号
52-98
1987
chi
出版文献量(篇)
137691
总下载数(次)
86
总被引数(次)
139882
论文1v1指导