fastica算法matlab代码

以下是一个简单的 FastICA 算法的 Matlab 代码示例：

% 加载数据
load('data.mat');

% 中心化
X = X - mean(X,2);

% FastICA 参数
num_components = 3; % 独立成分个数
epsilon = 1e-6; % 收敛阈值
max_iterations = 200; % 最大迭代次数

% 初始化权重向量
W = randn(num_components, size(X, 1));

% FastICA 算法
for i = 1 : num_components
    w = W(i, :)';
    for j = 1 : max_iterations
        % 计算非高斯度
        g = tanh(w' * X);
        g_prime = 1 - g .^ 2;
        
        % 更新权重向量
        w_new = mean(X .* g, 2) - mean(g_prime) * w;
        w_new = w_new / norm(w_new);
        
        % 检查收敛
        if (i > 1)
            w_dist = abs(dot(w_new, W(i - 1, :)'));
            if (w_dist > 1 - epsilon)
                break;
            end
        end
        
        % 更新当前权重向量
        w = w_new;
    end
    
    % 保存权重向量
    W(i, :) = w';
end

% 得到独立成分
S = W * X;

% 显示结果
figure;
subplot(num_components + 1, 1, 1);
plot(X');
title('原始信号');
for i = 1 : num_components
    subplot(num_components + 1, 1, i + 1);
    plot(S(i, :));
    title(['独立成分 ', num2str(i)]);
end

在这个示例中，我们从一个名为 `data.mat` 的文件中加载了数据矩阵 `X`。我们首先对数据进行中心化，然后使用 FastICA 算法计算出三个独立成分。在每次迭代中，我们计算非高斯度并更新权重向量，直到满足收敛条件。最后，我们将得到的独立成分可视化。