基于fastica算法的混合信号分离matlab仿真。
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。
具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2023-03-29 07:57:34
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FastICA算法步骤如下：
(1) 对观测数据 进行中心化，使其均值为零；
(2) 对去中心化后的数据进行白化处理，得到更标准化的数据 ；
(3) 选择需要估计的独立成本的个数 ，设置相应的收敛阈值 ；
(4) 对数据进行初始化，使得分离矩阵 中的所有 具有单位范数。
(5) 牛顿迭代法： ，其中 ，在每一个wi上同时进行迭代。
(6) 对矩阵W进行正交化。
(7) 判断矩阵W是否收敛，若没有收敛，则重复步骤(5)。
(8) 分离出混合信号中的独立信号。
2022-12-27 21:35:17
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FastICA算法的matlab程序。ICA 算法的研究可分为基于信息论准则的迭代估计方法和基于统计学的代数方法两大类，从原理上来说，它们都是利用了源信号的独立性和非高斯性。
2022-07-05 10:21:13
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基于fastica算法的混合信号分离测试,测试了规律信号,语音信号,以及图像等多种混合数据的分离。
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。
具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-09 09:07:27
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基于FastICA算法的图像混合和分离算法仿真
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-08 09:09:27
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盲源分离问题是信号处理领域中的研究热点之一。众多盲源分离算法中固定点算法（FastICA）因其收敛速度快而备受关注，但是FastICA算法的收敛性易受初始解混矩阵的初值选择影响。针对FastICA算法的不足进行了改进，引入梯度下降法降低初值选择敏感性，并且提出改进弦截法，加快收敛速度。实验结果显示，基于改进弦截法的FastICA算法与其他FastICA算法相比，不但提高了算法的分离性能，而且减少了迭代次数，增强了收敛稳定性。所以，改进的FastICA算法克服了初值选择敏感的影响，获得更快速、更鲁棒的语音分离性能。
2022-03-21 12:08:11
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