FAST-ICA盲源分离哦
1、对观测数据进行中心化，；
2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z；
3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1;
4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）；
5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp)'*z)))-(mean(1-(tanh((temp))'*z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的）
6、用对称正交法处理下W
7、归一化W(:,p)=W(:,p)/norm(W(:,p));
8、若W不收敛，返回第5步
9、令p=p+1，若p小于等于m,返回第4步
剩下的应该都能看懂了
基本就是基于负熵最大的快速独立分量分析算法
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评论信息
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u014013372 :还不错的程序，，解释也还能看懂，给个好评2014-09-26 -
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hu100921026 :解释的还好，初学者可以看看2014-07-26
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xiangcao0729 :可以运行不错2014-05-27
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u013644351 :程序很复杂，不适合初学者，完全不会用2014-04-03
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dokey_zoro :可以运行，是三个输入信号的混合信号的分离。2014-03-09
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