说明：FastICA的源码，另附有相关的总结后的使用说明

说明：fastICA计算实现独立分量分析,具有运算快，精确度较高等特点

说明：盲源分离中的FastICA工具箱，包含基本函数设置的说明

说明：快速独立分量分析用于图像处理源代码,工具包

说明：盲源分离Fastica脚本文件，包含了盲源分离经常用到的函数文件

说明：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。一般情况下，所获得的数据都具有相关性，所以通常都要求对数据进行初步的白化或球化处理，因为白化处理可去除各观测信号之间的相关性，从而简化了后续独立分量的提取过程,然后再用基于负熵最大的FastICA算法，即可对图像及信号进行解混。

说明：快速ICA分析.快速独立分量分析。给出实例并分解

说明：用fastica进行信号分离，用的是matlab编程

说明：该程序应用于盲信号处理中的盲源分离，通过求解混合信号的独立分量，将混合信号中的各信号分离出来

说明：基于ICA和支持向量机的心电信号分类与识别

说明：独立成分分析程序，fastica，基于负熵的固定点迭代算法，信号由matlab生成

说明：FASTICA算法从多维信号中估计其独立分量。FASTICA采用Hyvarinen的定点算法实现。

说明：fastica工具箱的使用攻略，简单易懂，便于操作，ica分析不可缺少的资料。

说明：FASTICA算法，快速不动点，新的迭代公式,运行良好

说明：独立成分分析的算法FastICA法（也叫固定点算法）

说明：Independent Component

说明：简单的fastICA程序，基于matlab实现盲分离，比较实用。

说明：fastica算法的matlab实现,比较简单，容易看懂

说明：独立成分分析方法Matlab实现的代码 以得出独立成分

说明：用于FastICA学习的典型例程，并可移植到其他例子。

说明：信号处理领域盲源分离的重要算法，基于负熵的固定点算法，也叫Fastica算法，是盲源分离里采用最多的算法。

说明：可用于盲信号分离，是基于FastICA的盲信号分离算法，可实现语音信号的分离

说明：fastICA算法四种信号进行仿真分析,正弦信号，方波信号，噪声信号。。

说明：基于负熵为目标函数的改进fastica算法

说明：fastICA 使用攻略使用攻略使用攻略

说明：快速间歇控制的程序，是比较优化的一种算法，希望能和大家多多交流

说明：快速ICA算法源程序,FASTICA,初学者很容易看懂

说明：一个基于FastICA算法的音频分离程序，对混合音频信号分离。

说明：fastica的GUI界面，在Matlab空间导入数据后就可以使用了！

说明：基于负熵的fastica算法，绝对好使！