说明：探索用于汽车测试优化的机器学习。预测分析，以减少测试时间和环境影响。

说明：鸡尾酒会问题的fastICA算法的实现

说明：FastICA算法的C实现

说明：CPU、GPU和FastICA算法的混合版本的代码。

说明：独立分量分析，信号处理矩阵分析的独立分量分析（ICA）和FastICA类研究项目...

说明：对盲源分离算法进行了全面、系统的论述，并采用理论与应用实例分析相结合的方法，梳理了盲源分离方法自提出以来获得的各项重要研究成果。包括盲源分离基础、盲源分离的核心算法、盲源分离的前沿算法与应用三大部分内容。

说明：在信号处理中，独立成分分析（ICA）是一种用于将多元信号分离为加性子分量的计算方法。 [1] 这是通过假设子分量是非高斯信号，并且在统计上彼此独立来完成的。ICA是盲源分离的特例。一个常见的示例应用程序是在嘈杂的房间中聆听一个人的语音的“ 鸡尾酒会问题 ”。 [1] ICA(Independent Component Correlation Algorithm)是一种函数，X为n维观测信号矢量，S为独立的m（m<=n)维未知源信号矢量，矩阵A被称为混合矩阵。ICA的目的就是寻找解混矩阵W（A的逆矩阵），然后对X进行线性变换，得到输出向量U。

说明：基于负熵的fastICA算法，原理讲解清晰，可做学习使用

说明：经典的fastica算法，实现盲源分离，速度较快且效果较好

说明：盲源分离算法,自然梯度算法，液态危险品检测，人工智能

说明：基于FASTICA的语音分离，功能较为全面有一定的参考价值

说明：利用盲源分离分离混合信号，此算法为FastICA,运行稳定

说明：一般用于声信号盲源分离，或是与其它方法估计噪声之后用于降噪

说明：FAST ICA算法，用于多个信号盲分离，可以参考一下，挺不错的

说明：实现混合图片的盲分离，利用FastICA算法

说明：本算法是一个快速盲源分离算法，用来解决盲源分离问题

说明：jade盲源分离算法，具有比fastica更好的鲁棒性。

说明：独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)是近年来提出的非常有效的数据分析工具，它主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。它作为信号分离的一种有效方法而受到广泛的关注。近几年出现了一种快速ICA算法(Fast ICA)，该算法是基于定点递推算法得到的，它对任何类型的数据都适用，同时它的存在对运用ICA分析高维的数据成为可能。又称固定点(Fixed-Point)算法，是由芬兰赫尔辛基大学Hyv&auml;rinen等人提出来的。是一种快速寻优迭代算法，与普通的神经网络算法不同的是这种算法采用了批处理的方式，即在每一步迭代中有大量的样本数据参与运算。但是从分布式并行处理的观点看该算法仍可称之为是一种神经网络算法。

说明：实现盲源分离中的ICA算法，完成对观测信号分离，提取源信号

说明：fastICA用于独立成分分析的函数，用于EEG的相关数据分析处理

说明：matlab盲源分离工具包，用于声音信号处理，图像处理，医学信号处理等

说明：matlab盲源分离工具包，用于语音分离，图像处理，医学信号分析与处理

说明：fastica算法，语音分离，BSS盲源分离

说明：ICA技术在图像只能处理中的应用案例以及matlab代码

说明：这是一份关于fast ica的matlab代码，用户可以用于信号的盲源分离。

说明：Blind Separation method for FastICA

说明：盲源分离，基于最大化负熵的盲源分离方法； 算法及调试

说明：基于负熵的fastica盲分离算法，直接调用即可

说明：可以实现FASTKICA 比fastica 效果更好的方法。。。。。。。。。