py_ica 1.1

i修复了一些错误并构建了两个linux版本。

关于ica：

独立成分分析（ica）是一种现代有效的分析方法。 执行盲源分离（也称为鸡尾酒会问题）。 应用领域是多变量数据中的伪影减少（如EEG或 在金融数据中寻找隐藏因素或在图像中减少噪音。 进一步的独立分量分析可以用来简化和改进逆解 脑电和脑磁图分析中的源问题。

因为没有找到Python模块来执行ICA，所以我封装了现有的扩展 来自eeglab的infomax实现。

标签：

• 模块
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• py
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• 错误
• 分析方法
• 成分
• ica
• infomax

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