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基于四阶累积量的JADE法，因为该算法利用了所有四阶累积量，所有该方法具有良好的稳定性，而且在运算过程中不需要调整参数。
由Marian Bartlett的图像表示。新修订的7 / 14 / 03 ICA代码由托尼钟。ICA方法是由贝尔＆Sejnowski的专利，Salk研究所。这个目录包含一组图像识
fastICA算法，独立成分分析(ICA,Independent Component Correlation Algorithm)
fast ICA算法程序完整，大家可以借鉴使用49363660FastICAforMatlab
特征提取，fastPCA ,matlab 源码 53057725fastica
将3张图片通过混合矩阵混合，然后将混合后的信号作为ICA（独立成分分析）的输入，经过迭代计算后，算法最终输出解混后的信号。程序中将原始图像，混合后的信号以及解混后的信号做了可视化处
基于FASTICA算法实现ICA的信号分离，实例及注释，个个部分进行详解，进行数据仿真，并作图，实例演示，完美接口，非常适合初学者！
压缩文件解压后获得的Matlab m.文件Contents:介绍了文件夹内每个函数的作用（英文，所以附带了中文解释的pdf使用说明）fastica:主函数fasticag:用户使用
一种使用熵界最小化的复数域ica算法，包含了去均值与白化处理程序，适合进行语音信号的盲源分离处理。complex ICA-EBM: complex ICA by entropy b
PCA（主成分分析法）和ICA（独立成分分析法）的MATLAB源程序，他们是目前图像处理比较经典的特征提取方法
ICA watermarking. Blind, fragile, robust
独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。IC