Введение
В этом лабораторном занятии мы будем использовать FastICA для выполнения разделения смешанных сигналов на исходные компоненты. Разделение смешанных сигналов на исходные независимые компоненты - это техника, которая используется для разделения смешанных сигналов на их исходные независимые компоненты. Это полезно в различных областях, таких как обработка сигналов, обработка изображений и анализ данных. Мы будем использовать библиотеку scikit-learn для Python для выполнения ICA и PCA на образце смешанного сигнала.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.