为了提高单通道盲源分离性能，首先由单路信号利用经验模态分解得到一系列本征模函数分量组合成多路信号；其次针对存在模态混叠的本征模函数分量，提出利用信号周期性构造其多路信号，并利用独立分量分析消除模态混叠的有效方法；然后利用互相关性消除上述步骤所得到的多路信号中的虚假分量，并将剩余的分量信号与观测信号构成新的多路信号；最后利用Fast-ICA（fast-indepe

matlab实现独立分量分析，用于信号的分选，保证能够运行并实现结果。matlab实现独立分量分析，用于信号的分选，保证能够运行并实现结果。matlab实现独立分量分析，用于信号的分选，保证能够运行并实现结果。

独立分量分析工具箱，集成了常见的ica分析算法，用于盲信号分离

这是一个关于盲源分离独立成分分析方法（ICA）的软件包，给大家分享一下，完整的matlab代码

独立分量分析的原理与应用 信号与系统相关理论 在数字信号处理等方面有较多的应用，是一本难得的好书

独立分量分析是一类多通道信号分解方法，是信号处理技术研究邻域的一项前沿热点。

一个Fast ICA算法的实例，详细演示了独立分量分析的过程，希望有所帮助

独立分量分析(}r}d}}}ndent }}mp}}}}t a nal}}i}, }CA)是信号处理领域在 20世纪90年代后期发展起来的一项新处理方法。顾名思义，它的含义是把信号 分解成若干个互相独立的成分。如果信号本来就是由若干独立信源混合而成 的，我们自然希望能恰好把这些信源分解开来。从原理上说，只靠单一通道观察 是不可能作这样的分解的，必需借助于一组把这些信源按不同混合比例组合起 来的多通道同步观察。换句话说， ICA是属于多导信号处理的一种方法。但是 把一组观察信号分解成若干独立成分，分解结果肯定不是惟一的。因此分解总 要施加一些约束条件，使答案接近于所期望的结果。 ICA的发展是和盲信源分离(blind source separation, BSS)紧密联系的。 BSS的简单含义如图1-一1所示。它的任务是只由多通道系统的输出数据X来判 断其输入S和系统的传递函数H。所谓“盲”是指原理上它不要求对S和H具有 先验知识。实际上任务的解答显然不是惟一的，因此免不了还是需要一些假设。 一般至少需要假设多通道输人S中各分量互相独立、零均值且方差为1。不难看 出，BBS问题的提法和ICA十分接近，只是前者的研究范畴更宽，处理手段也更 多些。