fastICA

独立成分分析是近年来新兴的数据分析工具，广泛应用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学信号处理、脑功能成像研究、故障诊断、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等领域。

盲源分离关键程序，可以自由选择分离方法，请看readme，使用MATLAB。

独立分量分析中使用的FastICA算法程序，包含所有子函数，支持图形用户界面（GUI）操作，为用户提供更便捷的ICA算法体验。

FASTICA 工具箱是 MATLAB 中用于独立成分分析 (ICA) 的工具包。它提供了一组算法和函数，用于从多变量数据中提取独立成分。 使用 FASTICA 工具箱的步骤如下： 加载数据：将数据加载到 MATLAB 工作空间中。数据应该是一个矩阵，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个变量。 标准化数据：将数据标准化，以确保所有变量具有相同的单位和范围。 选择 ICA 算法：FASTICA 工具箱提供了多种 ICA 算法。根据您的数据类型和分析目标，选择一个合适的算法。 运行 ICA：使用选定的算法运行 ICA。这将产生一个分离矩阵，它将数据投影到独立成分上。 评估结果：使用各种指标（例如 kurtosis 或互信息）评估 ICA 结果。 解释结果：根据您的研究问题，解释独立成分的含义。

该文介绍了利用Matlab编写的基于FASTica算法的信号独立成分分离方法。用户可以根据需要修改输入信号以实现不同的应用。