（包含代码）利用机器学习进行分步信号处理：主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）与非负矩阵分解（NMF）

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信号处理  在众多数据科学任务中至关重要，尤其是在我们深入探索  音频文件处理、图像解析乃至生物测量数据分析  等复杂场景时，掌握并优化这些数据处理技术是非常有必要的 本文将介绍三种基于机器学习的算法，它们分别适用于两个应用场景： 主成分分析（PCA） 用于降维和特征提取， 独立成分分析（ICA） 和  非负矩阵分解（NMF） 用于源信号分离。 这三种方法都在scikit-learn中有现成的实现，可直接用于你的项目。 但本文将展示如何从零开始实现这些方法，仅使用OpenCV来打开和保存图像，以及NumPy来处理矩阵。 另外大家想更系统的学习机器学习在信号处理中的应用，可以看看下面这篇文章中推荐的书籍。 点击图片即可跳转 主成分分析（PCA） 本文将概括PCA的实现要点，PCA的主要目的是找出数据集中最能捕获整体信息特征的子集，以便我 ………………………………