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多个空间高斯源信号情况下成组三维图像特征提取方法: 收藏
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引用; 《海军航空工程学院学报》2017年第3期32卷 261-264,283页; 作者：武兴杰曾令李李明沈辉王晓红胡德文海军航空工程学院控制工程系山东烟台264001 国防科学技术大学机电一体与自动化学院自控系长沙410073 解放军第107医院信息科山东烟台264000; 针对功能磁共振成像数据中含有多个高斯信号源的盲源分离问题,介绍了一种成组典型相关分析方法(Group BSS-CCA)。这个方法的组分析框架参照了GIFT工具箱中的Group ICA算法,具体的典型相关分析方法应用的是Friman等人提出的BSS-CCA算法...; 针对功能磁共振成像数据中含有多个高斯信号源的盲源分离问题,介绍了一种成组典型相关分析方法(Group BSS-CCA)。这个方法的组分析框架参照了GIFT工具箱中的Group ICA算法,具体的典型相关分析方法应用的是Friman等人提出的BSS-CCA算法。以验证该方法的有效性为目的,设计了仿真实验;结果表明,该方法能较好识别出混合在人脑功能磁共振成像数据的2个空间高斯信号。Group BSS-CCA算法对研究人脑的功能磁共振成像数据具有较高的实用价值。; 来源：详细信息评论

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