1,…4), with mixing coefficients ci

1,…4), with mixing coefficients ci (i = 1,…4), the amplitude
is then described by Equation 9:
Aðx; y; VÞ ¼ c1ðx; yÞs1ðVÞ þ … þ c4ðx; yÞs4ðVÞ ð9Þ
ICA can be used to find si(V) and ci(x,y). In essence,
such a transformation allows the data to be represented
by a specific number of independent ‘processes’ (components)
that are mixed in the final signal, while the coefficients
determine the relative weights of each process to
the total signal contribution. The results of this demixing
are shown in Figure 5, with the independent
components shown in Figure 5a,b,c,d and the corresponding
mixing coefficients shown in Figure 6a,b,c,d.
Unlike in PCA, there is no particular ordering to the
components; however, similar to PCA, the components
may flip in sign.
The spatial maps of the mixing coefficients show variability
in the response and are markedly different from
the PCA eigenvalue maps; for example, the bottom right
area of the sample displays high response of the second
component (Figure 6b), which increases the area
enclosed within the left side of the butterfly loop. In
this example, note that there is no reason for there to
be four components to the hysteresis loop, i.e., we illustrate
an example of the method, but based on component
shape, there should be at least four as all components
appear significantly different. Importantly, the fourth component
displays a near-ideal ferroelectric loop (Figure 5d),
and the strength of this component with respect to the

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1, ... 4), ด้วยการผสม ci สัมประสิทธิ์ (ฉัน = 1,... 4), คลื่นแล้วอธิบาย โดยสมการ 9:Aðx y VÞ ¼ c1ðx yÞs1ðVÞ þ...þ c4ðx yÞs4ðVÞ ð9ÞICA สามารถใช้การค้นหา si(V) และ ci(x,y) ในสาระสำคัญการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวช่วยให้ข้อมูลที่จะแสดงโดยจำนวนของอิสระ 'กระบวนการ' (องค์ประกอบ)ที่มีผสมสัญญาณสุดท้าย ในขณะที่สัมประสิทธิ์กำหนดน้ำหนักสัมพัทธ์ของแต่ละกระบวนการสนับสนุนสัญญาณทั้งหมด ผลของการนี้ demixingแสดงในรูปที่ 5 มีอิสระในคอมโพเนนต์ที่แสดงในรูปที่ 5a, b, c, d และสอดคล้องกันผสมค่าสัมประสิทธิ์ที่แสดงในรูปที่ 6a, b, c, dซึ่งแตกต่างจากใน PCA มีไม่เฉพาะการสั่งซื้อไปส่วนประกอบ อย่างไรก็ตาม เหมือนกับ PCA คอมโพเนนต์อาจพลิกในเข้าสู่ระบบแผนที่เชิงพื้นที่ของสัมประสิทธิ์ผสมแสดงความแปรปรวนในการตอบสนองและจะแตกต่างกันอย่างเด่นชัดจากแผนที่ eigenvalue PCA เช่น ล่างขวาพื้นที่ตัวอย่างแสดงการตอบสนองสูงการที่สองส่วนประกอบ (รูปที่ 6b), ซึ่งพื้นที่ที่เพิ่มขึ้นปิดภายในด้านซ้ายของวงบัตเตอร์ฟลาย ในตัวอย่างนี้ มีเหตุผลสำหรับเราเป็นองค์ประกอบที่สี่จะวนสัมผัส เช่น แสดงตัวอย่างของวิธีการ แต่ตามที่คอมโพเนนต์รูปร่าง ควรมีส่วนประกอบทั้งสี่น้อยปรากฏแตกต่างกันมาก สำคัญ คอมโพเนนต์ที่สี่แสดงใกล้เหมาะ ferroelectric วน (รูปที่ 5 d),และความแรงของคอมโพเนนต์นี้ให้การ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1, ... 4) มีการผสมสัมประสิทธิ์ CI (i = 1, ... 4), ความกว้าง
อธิบายไว้แล้วโดยสมการที่ 9:
ADX; Y; Vth ¼c1ðx; yÞs1ðVÞ th ... Þc4ðx; yÞs4ðVÞð9Þ
ICA สามารถนำมาใช้เพื่อหา si (V) และ CI (x, y) ในสาระสำคัญ
การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวจะช่วยให้ข้อมูลที่จะแสดง
เป็นจำนวนมากโดยเฉพาะของ 'กระบวนการ' อิสระ (ส่วนประกอบ)
ที่ได้รับการผสมสัญญาณสุดท้ายในขณะที่ค่าสัมประสิทธิ์
ตรวจสอบน้ำหนักสัมพัทธ์ของแต่ละกระบวนการ
มีส่วนร่วมของสัญญาณทั้งหมด ผลการ demixing นี้
จะแสดงในรูปที่ 5 มีอิสระ
ส่วนประกอบที่แสดงใน 5A รูป, B, C, D และสอดคล้องกับ
ค่าสัมประสิทธิ์ผสมแสดงใน 6a รูป, B, C, D.
ซึ่งแตกต่างจากใน PCA ไม่มีการสั่งซื้อโดยเฉพาะอย่างยิ่ง กับ
องค์ประกอบ แต่คล้ายกับ PCA ส่วนประกอบ
อาจพลิกเข้าสู่ระบบ.
แผนที่การกระจายตัวของค่าสัมประสิทธิ์ผสมแสดงความแปรปรวน
ในการตอบสนองและมีความโดดเด่นแตกต่างจาก
แผนที่ eigenvalue PCA; ตัวอย่างเช่นด้านล่างขวา
พื้นที่ของกลุ่มตัวอย่างแสดงการตอบสนองสูงของสอง
องค์ประกอบ (รูป 6b) ซึ่งจะเป็นการเพิ่มพื้นที่
ปิดล้อมภายในด้านซ้ายของวงผีเสื้อ ใน
ตัวอย่างนี้ทราบว่ามีเหตุผลที่นั่นเพื่อไม่
เป็นสี่องค์ประกอบที่จะห่วง hysteresis คือเราแสดงให้เห็นถึง
ตัวอย่างของวิธีการ แต่ขึ้นอยู่กับองค์ประกอบ
รูปร่างควรจะมีอย่างน้อยสี่เป็นส่วนประกอบทั้งหมด
ปรากฏที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ที่สำคัญซึ่งเป็นองค์ประกอบที่สี่
แสดงใกล้เหมาะห่วง ferroelectric (รูป 5D)
และความแข็งแรงของส่วนนี้ด้วยความเคารพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1 . . . . . . . 4 ) ผสมกับค่า CI ( i = 1 , . . . 4 ) , ค่าแล้วจะอธิบายโดยสมการที่ 9 :เป็นð X ; Y ; V Þ¼ C1 ð X ; Y Þ S1 ð V Þþ . . . . . . . þ C4 ð X ; Y Þ S4 ð V Þð 9 ÞICA สามารถใช้ในการค้นหาศรี ( V ) และ Cl ( x , y ) ในสาระการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวจะช่วยให้ข้อมูลที่จะแสดงจํานวนเฉพาะของกระบวนการอิสระ ' ' ( ส่วนประกอบ )ที่ผสมในสัญญาณสุดท้ายในขณะที่ค่าสัมประสิทธิ์ตรวจสอบน้ำหนักสัมพัทธ์ของแต่ละกระบวนการส่วนสัญญาณทั้งหมด ผล demixing นี้แสดงในรูปที่ 5 กับอิสระส่วนประกอบที่แสดงในรูปที่ 43 , B , C , D และสอดคล้องกันการผสมแบบที่แสดงในรูปที่ 6 , B , C , Dซึ่งแตกต่างจากในระบบ ไม่มีการสั่งให้โดยเฉพาะส่วนประกอบ ; อย่างไรก็ตาม , คล้ายกับ PCA , ส่วนประกอบอาจพลิกป้ายพื้นที่แผนที่ของสัมประสิทธิ์ความแปรปรวนการแสดงในการตอบสนอง และเด่นชัด แตกต่างจากPCA ค่าแผนที่ ตัวอย่างเช่น ขวาล่างพื้นที่ตัวอย่างที่แสดงการตอบสนองสูงของที่สองส่วนประกอบ ( รูปบน ) ซึ่งช่วยเพิ่มพื้นที่อยู่ในด้านซ้ายของผีเสื้อวง ในตัวอย่างนี้ ทราบว่า ไม่มีเหตุผลที่จะมีเป็นสี่ส่วนกับ hysteresis ห่วง คือ เราจะแสดงตัวอย่างของวิธีการ แต่ขึ้นอยู่กับส่วนประกอบรูปร่าง ควรมีอย่างน้อยสี่เป็นคอมโพเนนต์ทั้งหมดปรากฏแตกต่างกัน ส่วนที่สี่ คือแสดงใกล้เหมาะเฟอร์โรอิเล็กทริกลูป ( รูป 5D )และความแข็งแรงของส่วนนี้ กับการเคารพ