实现ICASSP 2015“带有散射NMF的源分离”实验的代码

展示了NMF（非负矩阵分解）在Python中的分级Rank2 NMF实现，适用于Python 3.6及以上版本，基于Numpy库的参考代码。以下为该算法的基本流程和实现步骤： 采用分级Rank2 NMF方法，逐步分解矩阵，并进行层次性分解。 使用Python的Numpy库进行数值计算，简化实现过程。 以下为该算法的Python实现代码示例： import numpy as np # 假设输入矩阵X为m×n维 X = np.random.rand(10, 10) # 设置NMF的秩（rank）为2 rank = 2 # 初始化W和H矩阵 W = np.random.rand(X.shape[0], rank) H = np.random.rand(rank, X.shape[1]) # 进行迭代更新（梯度下降或其他方法） for i in range(100): H = H * np.dot(W.T, X) / np.dot(W.T, np.dot(W, H)) W = W * np.dot(X, H.T) / np.dot(np.dot(W, H), H.T) # 输出分解结果 print('W matrix:') print(W) print('H matrix:') print(H) 此代码实现了简单的Rank2 NMF，适用于更复杂的分级结构，通过调整算法细节可进行更深层次的分解。 NMF可以广泛应用于图像处理、文本分析等领域，尤其在处理稀疏矩阵时具有优势。

图像处理中Matlab代码的贝叶斯阈值用于CA源提取的NMF管道实现了图像去噪，运动校正，去卷积和去混合的方法。该代码适用于从大型钙成像电影中同时提取信号源和推断峰值。未来将增加用于树突/轴突成像数据的分析工具。

盲源分离技术是一种利用统计信息对混合信号进行解混的方法。在计算机工程领域，基于Matlab的盲源分离技术尤为突出。通过Matlab平台，研究人员能够实现对复杂信号的准确分离和分析，这对于信号处理和数据挖掘具有重要意义。

盲源分离关键程序，可以自由选择分离方法，请看readme，使用MATLAB。

NMF的MATLAB代码数值优化实验3：非负矩阵分解作者：林婷@北京大学项目简介该项目title": "NMF MATLAB Code - Numerical Optimization 2020S: Non-negative Matrix Factorization Project", "content": "NMF的 MATLAB 代码数值优化实验3：非负矩阵分解作者：林婷 @ 北京大学介绍参见 report/main.pdf对于配置设置，请在 MATLAB 中运行 run_me_first.m。资料夹和档案：- ./README.md - README file- ./run_me_first.m - Set configuration- ./test_syn.n - test for synthesis data (edit to test)- ./nmf_lm_admm2.m - modified LMF-ADMM- ./database/ - store the database- V1/ - Synthesis data: case 1- V2/ - Synthesis data: case 2- V3/ - Synthesis data: case 3- V4/ - Synthesis data: case 4- V5/ - Synthesis data: case 5

该论文介绍了一种卷积盲源分离算法，使用时频掩蔽策略处理不确定的混合信号，作者包括VG Reju、SN Koh和IY Soon，发表于IEEE Transactions on Audio, Speech和语言处理，2010年1月，第101-116页。该算法基于测量的房间脉冲响应混合信号，能够有效处理多来源信号，包括确定性和不确定性情况。

MySQL多源复制和Mycat实现读写分离是一份优质的资料，详细探讨了数据库复制和分离读写操作的最佳实践。

研究论文《community preserving network embedding》的matlab实现已支持直接应用于Texas、Cornell等多个数据集。

Sixin Zhang, Emmanuel Soubies和Cédric Févotte的研究展示了TL-NMF算法在非负矩阵分解中的可辨识性。该代码通过Python（版本3.6）安装包TLNMF进行复现。研究结果包括一个随机矩阵示例，展示了算法在数据处理中的应用。