说明：图像盲复原，图像非盲复原，利用低秩分解进行图像盲复原处理，RPCA模型算法，GoDec模型算法。

图像复原 低秩 低秩分解 低秩-复原 teamvac

说明：ICA是独立成分分析，可用于实现盲源分离；ICA是一种广泛用于盲缘分离的(BBS)方法，用于揭示随机变量或者信号中隐藏的信息。

说明：应用背景信号处理，盲信号分离、信号的特征提取，主要用于多个混合信号的盲分离。能消除混合信号之间的相关性，使得分离信号统计独立。关键技术 关键技术如下：通过采用Gram-Charlier多项式展开技术，估计信号的概率密度函数，然后可获得评价函数，可以实现超高斯和亚高斯混合信号的分离。

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说明：通过sift算法提取特征点，匹配数字图像复制粘贴篡改区域，并用线段把原区域和篡改区域连接起来，达到盲检测的效果。用于数字图像区域复制粘贴盲检测研究。

说明：独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长，然而无论从理论上还是应用上，它正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角...

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说明：由混合信号分离出原信号的算法，目前比较成熟的线性盲源分离算法有很多，FastICA是其中之一。独立成分分析ICA是一个在多领域被应用的基础算法。ICA是一个不定问题，没有确定解，所以存在各种不同先验假定下的求解算法。相比其他技术，ICA的开源代码不是很多。

混合信号 线性盲源分离算法 FastICA 独立成分分析 ICA 基础算法 求解算法 开源代码

说明：压缩感知matlab代码，在欠采样的条件下实现模数转换。在超宽带和频谱混叠的情况下亦可通过本软件仿真。具有较高的参考价值。

压缩感知 模数转换 超宽带 频谱混叠

说明：基于JADE算法的盲源分离。

JADE算法 盲源分离

说明：FourierICA是一种无监管的自适应学习方法，用于盲源分离问题，将短时傅里叶变换STFT与独立分量分析ICA相结合。

无监管 自适应学习方法 短时傅里叶 STFT 独立分量 ICA FourierICA

说明：时频分析代码，希望对大家有用，关于盲源分离的基础知识。

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