盲源分离分离信号，利用高阶累积量，联合对角化恢复信号

直接运行Demo文件即可，本算法案例是两源信号卷积混合，基于同一信号相邻频点能量相关的方法对频域盲源分离信号进行排序

关于稀疏分解的盲源分离程序，有相应的文章可相对照

盲源分离的JADE算法的Matlab程序

Handbook of Blind Source Separation Independent Component Analysis and Applications，很经典的盲源分离国外原版教材

详细讲述了基于频域的盲源分离方法，值得做语音识别、人工智能、信号处理的相关人员研究和学习

这个是由芬兰人提出的FastICA算法，我编写了一个主函数，名字叫zhuhanshu.m,打开后，可以调用其他程序，查看盲源分离的结果

FastIca盲源分离算法(Matlab编写)，算法比较精简，带有详细注释。算法步骤可以查找FastIca的相关文献。

该算法可用于信号处理的多方面，盲源分离，特征提取，模式识别等等

基于JADE的盲源分离算法程序unction B = jadeR(X,m) % B = jadeR(X, m) is an m*n matrix such that Y=B*X are separated sources % extracted from the n*T data matrix X. % If m is omitted, B=jadeR(X) is a square n*n matrix (as many sources as sensors) % % Blind separation of real signals with JADE. Version 1.8. May 2005. %