微观颗粒外观轮廓成分分析图像显微镜

微观颗粒外观轮廓成分分析图像显微镜
  独立成分必须呈现非高斯分布  若观测变量呈现高斯分布，则本质上独立成分分析法不能实行。还有另外一种完全不同类型的独立成分分析法，在该方法中非高斯假设条件被替换为信号的时间结构。  3．独立成分分析的预处理和目标函数  独立成分分析可以看成主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)和因子分析(FactorAnalysis，FA)的拓展。它是一项更强有力的技术，当经典方法完全失效时，仍旧能够发现支持观测数据的独立成分。    独立成分分析来源于对客观世界的抽象，可以有效地解决许多实际应用问题，具有广阔的工程应用前景。数据通常表现为时间序列或一组并行信号形式。    (1)独立成分分析的预处理    采用独立成分分析处理观测信号前，需要对信号进行预处理，主要由以下两部分组成。  ①去均值(中心化)。  去均值是一种用于预处理的最基本算法。