使用matlab给出ICA算法程序，不是FastICA程序

好的，以下是用MATLAB实现的ICA算法程序，其中包括了中心化、白化、G函数和G函数的导数：

function [W, S] = myICA(X)
% ICA算法
% 输入：
% X - mxn的数据矩阵，m为特征数，n为样本数
% 输出：
% W - mxm的矩阵，为分离矩阵
% S - mxn的矩阵，分离出的独立成分
    [m, n] = size(X);
    % 中心化
    X = X - mean(X, 2);
    % 白化
    [V, D] = eig(cov(X'));
    K = V * diag(sqrt(1 ./ diag(D))) * V';
    X = K * X;
    % 初始化分离矩阵
    W = rand(m, m);
    for i = 1 : m
        % 随机初始化分离矩阵的第i行
        w = rand(1, m);
        for j = 1 : 1000
            % 更新分离矩阵的第i行
            w_new = mean(X .* repmat(g(w * X), m, 1), 2)' - mean(g_prime(w * X)) .* w;
            % 正交化
            w_new = w_new - sum(repmat(w_new, i-1, 1) .* W(:, 1:i-1), 2);
            w_new = w_new / norm(w_new);
            if norm(w_new - w) < 1e-6
                break;
            end
            w = w_new;
        end
        W(i, :) = w;
    end
    % 分离信号
    S = W * X;
end

function y = g(x)
% G函数
    y = tanh(x);
end

function y = g_prime(x)
% G函数的导数
    y = 1 - tanh(x).^2;
end

这段代码中的myICA函数实现了ICA算法，输入数据矩阵X，输出分离矩阵W和分离出的独立成分S。注意，在更新分离矩阵的过程中，为了保证正交性，需要将新的分离向量减去前面已经求出的分离向量在该方向上的投影。