Einführung
In diesem Lab verwenden wir FastICA, um eine Blind Source Separation auf einem gemischten Signal durchzuführen. Blind Source Separation ist eine Technik, die verwendet wird, um gemischte Signale in ihre ursprünglichen unabhängigen Komponenten zu trennen. Dies ist in verschiedenen Bereichen wie Signalverarbeitung, Bildverarbeitung und Datenanalyse nützlich. Wir werden die scikit-learn-Bibliothek von Python verwenden, um ICA und PCA auf einem Beispielgemischten Signal durchzuführen.
Tipps für die virtuelle Maschine
Nachdem der Start der virtuellen Maschine abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu öffnen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.