Drum Separation

----此脚本说明了如何使用NMF提取和弦音乐中的鼓部分。它利用了Mathworks文件交换中可用的NMF和Signal类。该技术的主要流程是： 计算不同频段的起始点。 将整个信号建模为NMF，对应于鼓的分量的H被初始化。 对信号进行过滤。 对于小文件（大约30秒），此代码应该可以正常工作。将此脚本用于研究目的时，请提供相应的参考：@article{LiutkusGPSS,author = {Liutkus, A. and Badeau, R. and Richard, G.},journal = {IEEE Transactions on Signal Processing},title = {Gaussian Processes for Underdetermined Source Separation},year = {2011},month = {July},volume = {59},number = {7},pages = {3155-3167},doi = {10.1109/TSP.2011.2117402}}

在粒子物理学研究中，背景分离技术是数据分析的重要部分，尤其是在信号与背景的分类中，信号代表我们感兴趣的粒子事件。我使用了多种机器学习技术，尤其是背景分离，来进行数据分析，以获得在其他数据集上的分析经验。本研究包括了在Coursera的Andrew Ng机器学习课程中的一些项目，这些项目使用了Matlab进行实现。 Matlab作为一种高级科学计算语言，能够处理各种机器学习任务，特别是信号与背景的分类。课程内容包括线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机、K均值聚类等常见模型的应用。这些模型的实现涉及到诸如梯度下降、成本函数等技术细节。 例如： 例1：在练习1中，我们使用了线性回归模型，通过输入值预测实值输出，应用于房价预测，重点讨论了成本函数的概念，并实现了梯度下降算法。 例2：在另一个练习中，我们构建了逻辑回归模型，以预测学生是否能被大学录取。 这些方法的实现需要通过Octave或MATLAB来进行，帮助我们深入理解并实践机器学习算法的核心原理。

This program performs directional wave separation in a Discrete-Time Acoustic Pulse Reflectometry (APR) system, based on Louis et al.'s method (1993). The algorithm requires recordings from two microphones (pm1c and pm2c) positioned at axial intervals within the source tube. The microphone spacing (shift) represents the time samples needed for sound waves to travel between the two microphones. The outputs, pm2plus and pm2minus, represent forward and backward propagating waves at microphone 2 within the source tube. Key Reference: Louis, B.; Glass, G.; Kresen, B.; Fredberg, J. \"Airway Area by Acoustic Reflection: The Dual Microphone Technique,\" Journal of Biomechanical Engineering, 1993, 115, 278.