求一段中文摘要的英语翻译

来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/05/31 08:39:08
本文使用一种被称作独立分量分析（ICA）或盲源分离的信号处理技术，分析金融数据。独立分量分析方法是近年来一种比较流行的数据处理工具，在生物医学工程、医学成像、无线通信、语音增强、语音识别、地震探测、地球物理学、计量经济学、数据挖掘等众多的领域有着广泛的应用。本课题的主要内容是利用独立分量分析方法，通过收集最近一年的沪深两市A股钢铁板块各股的每日收盘数据，对股票数据进行处理分析。股票价格的变化，是由许多的潜在因素决定的，如果能有效获取及分析这些潜在的因素，有利于掌握股市变化规律，可以有助于进行有效的投资。本课题的目标是通过使用独立分量分析方法之一的基于独立剩余量的盲图像分离方法（IRA）进行数据分析，提取相应的特征，分析不同特征的数据走势的影响，以及通过数据分析的实验，检验独立分量分析方法是否能够很好地运用于分析金融数据。

注：独立分量分析 Independent Component Analysis
独立剩余量 Independent Residual Component
盲源分离 Blind source separation
盲图像分离算法 blind image separation algorithm
关键句：本课题的主要内容是利用独立分量分析方法，通过收集最近一年的沪深两市A股钢铁板块各股的每日收盘数据，对股票数据进行处理分析。

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This paper is called the use of a independent component analysis (ICA) or blind source separation of signal processing technology, analysis of financial data. Independent component analysis is a more popular in recent years the data-processing tools in biomedical engineering, medical imaging, wireless communications, enhanced voice, speech recognition, seismic exploration, geophysics, econometrics, data mining, and other areas Has a wide range of applications. The topics are the main contents of the use of independent component analysis method, through the collection last year's A-shares in Shanghai and Shenzhen cities of the steel plate of the daily closing stock data, stock data processing analysis. Stock price changes, is composed of many factors determine the potential, if effective access to and analysis of these potential factors is conducive to master the stock market changes and can contribute to effective investment. The goal of this project is through the use of indepe