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ica分析法

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主成分分析和因子分析的扩展 。这种变换将数据或信号分离成统计上独立的非高斯信号源的线性组合，ICA是一种用于从多元(多维)统计数据中发现隐藏因素或成分的方法，被认为是PrincipalComponentAnalysis(主成分分析 。

1、【RS】理论:遥感影像两时相变化检测--方法在本文中，常见的变化检测方法主要分为以下几类 。包括差值法、比值法、图像回归法、植被指数差值法等 。差分法是将配准后的两相图像按波段逐像素相减，得到差分图像 。理想情况下，两相图像具有相同的辐射特性，因此相减结果中有辐射变化的面积为正或负，无变化的面积为零 。比值法与此类似，通过计算两相的带比来判断是否有变化 。

图像回归法是基于两相图像同一波段的像素值满足线性关系的假设 。通过计算回归方差，得到两相图像的回归残差图像 ， 提取变化信息 。一般来说，这个假设可以近似认为是正确的 。这种方法可以在一定程度上减少大气和入射角的影响，但需要保证回归方程的精度 。植被指数差值法通过计算两期的归一化植被指数并相减来确定变化面积，主要用于检测植被的变化，也可以通过其他类型的指数信息来检测 。

2、基于MNF/ICA多源遥感变化信息检测的方法针对以上方法存在的问题，本研究采用了独立成分分析(ICA)，这是一种信号处理方法(Hyvarinenetal 。，2001) ， 既能消除数据中的二阶相关性，又能消除数据间的高阶相关性 。与PCA变换相比，ICA变换可以将一系列混合的、随机的信号转化为独立的分量，能够区分遥感图像中地物的细微特征变化，有利于多时相遥感变化信息的提取 。

3、环境因素评价方法三种实施ISO14001环境管理体系标准的核心任务是充分识别组织自身活动、产品和服务中存在的环境因素，并采用适当的方法评价和确定主要环境因素 。建立和实施环境管理体系的主要目的是通过控制重要的环境因素，使自愿实施环境管理体系的组织实现环境绩效 。因此，环境因素的识别和重要环境因素的评价是建立和实施环境管理体系的基础和关键 。

4、混合像元分解为了在没有先验信息的情况下从高光谱数据中提取端元，提出了一种基于高光谱数据高阶统计量的改进独立分量分析(ICA)端元提取方法和一种基于扩展形态学和OSP的自动端元提取算法 。在端元提取的基础上，提出了一种基于信息散度的光谱混合分析方法 。与基于混合调制匹配滤波的丰度估计方法相比 ， 它能实现更准确的矿物成分估计 。

5、独立成分分析是线性的还是非线性的【ica分析法】是线性变换 。这种变换将数据或信号分离成统计上独立的非高斯信号源的线性组合 。ICA是一种用于从多元(多维)统计数据中发现隐藏因素或成分的方法，被认为是主成分分析(PCA)和因子分析的扩展 。对于盲源分离，ICA是指在只知道混合信号，而不知道源信号、噪声和混合机制的情况下 ， 分离或近似分离源信号的一种分析过程 。
6、文献合集|静息态功能连接和脑网络分析方法文章来自微信微信官方账号(名创科技) 。欢迎感兴趣的朋友搜索关注，静息脑功能成像是脑功能磁共振成像的方法之一 。正常人脑在静止状态下仍有规律的功能活动网络，病理状态下的脑功能活动网络与正常人脑存在差异和重塑 ， 在静息状态下，受试者使用血氧水平依赖的脑功能成像的成像技术获得脑活动的功能图 。不需要复杂的任务设计 ， 可操作性好，可以避免任务型研究中由于任务设计和课题实施的差异而导致的实验结果的可比性 。

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