Ica盲源分离Matlab程序Word文档下载推荐.docx

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2.jpg'

i6=imread（'

2.png'

i1=rgb2gray（i4）;

i2=rgb2gray（i5）;

i3=rgb2gray（i6）;

s1=reshape（i1,[1,256*256]）;

s2=reshape（i2,[1,256*256]）;

s3=reshape（i3,[1,256*256]）;

s=[s1;

s2;

s3];

sig=double（s）;

aorig=rand（size（sig,1））;

mixedsig=aorig*sig;

ms1=reshape（mixedsig（1,:

）,[256,256]）;

ms2=reshape（mixedsig（2,:

ms3=reshape（mixedsig（3,:

figure;

subplot（331）,imshow（i1）,subplot（332）,imshow（i2）,subplot（333）,imshow（i3）;

subplot（334）,imshow（uint8（ms1））,subplot（335）,imshow（uint8（ms2））,subplot（336）,imshow（uint8（ms3））;

%mixedsig=zeros（size（mixedsig））;

meanValue=mean（mixedsig'

）'

;

mixedsig=mixedsig-meanValue*ones（1,size（mixedsig,2））;

covarianceMatrix=cov（mixedsig'

1）;

[E,D]=eig（covarianceMatrix）;

eigenvalues=flipud（sort（diag（D）））;

whiteningMatrix=inv（sqrt（D））*E'

dewhiteningMatrix=E*sqrt（D）;

whitesig=whiteningMatrix*mixedsig;

X=whitesig;

[vectorSize,numSamples]=size（X）;

B=zeros（vectorSize）;

numOFIC=vectorSize;

forr=1:

numOFIC

i=1;

maxNumIterations=100;

w=rand（vectorSize,1）-.5;

w=w/norm（w）;

whilei<

=maxNumIterations+1

w=w-B*B'

*w;

w=w/norm（w）;

w=（X*（（X'

*w）.^3））/numSamples-3*w;

i=i+1;

end

A（:

r）=dewhiteningMatrix*w;

W（r,:

）=w'

*whiteningMatrix;

B（:

r）=w;

end

icasig=W*mixedsig+（W*meanValue）*ones（1,numSamples）;

icasig=abs（50*icasig）;

a=reshape（icasig（1,:

b=reshape（icasig（2,:

c=reshape（icasig（3,:

subplot（337）,imshow（uint8（a））,subplot（338）,imshow（uint8（b））,

subplot（339）,imshow（uint8（c））