这是关于ICA的人脸识别算法，很好的，已经调试成功了

ICA独立成分分析的matlab代码，内有音频数据，以及使用说明，希望对大家有所帮助。

独立信号解混代码，可以把混合的信号分离开来，可以用于图像处理和语音信号分离。

殖民竞争算法代码（CCA）也被称为帝国主义的竞争算法（ICA），这是其在matlab中的实现。

帝国竞争算法在组合优化问题上的应用研究综述，本科毕设，自己写的，一共六页

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的著名应用是盲源分离，于是这里就以盲源分离为例子进行说明。假设n个人面前有n个话筒，然后这n个人说话时这n个话筒进行录音，这n个人说了m句话，最后从这n个话筒中收集一些录音，目标：从这些录音中分离出每个人的声音 对于ICA的模型：x = A·s 假设x是个m*n的矩阵，A是个m*k的矩阵，那s就需要是个k*n的矩阵，于是ICA就是把x分解成2个矩阵的乘积，这两个矩阵就是求出来的源信号。

根据Atashpaz-Gargari和Lucas在2007年发表的文章an algorithm for optimization inspired by imperialistic competition制作，内附原文及代码。

快速ICA程序代码，应用于机器视觉和故障诊断中，对于机器视觉有着很广阔的使用。

快速分量分离算法，正弦波、矩形波、锯齿波三种混合信号进行分离