FastICA matlab

FastICA (快速独立成分分析) 是一种无监督的信号处理技术，主要用于将复杂的混合信号分解为一组相互独立的非高斯分量，这些分量通常称为“源”或“特征”。Matlab 提供了 `fastica` 函数来实现 FastICA。

`fastica` 函数的基本用法如下：

[components, S] = fastica(X, options);

参数说明：
- `X`：输入数据矩阵，通常是经过标准化的数据。
- `options`：可选参数结构，包含算法细节、迭代次数、阈值等设置。例如，你可以调整 `'MaxIter'` 参数指定最大迭代次数，或者 `'Alpha'` 来选择不同的算法（如JADE、Infomax）。

函数返回值：
- `components`：估计的独立成分或基向量。
- `S`：重构后的信号矩阵，每一列对应原始信号的一个分离版本。

FastICA 在许多领域都有应用，比如生物信号分析、图像处理和神经科学研究中，用于揭示数据中的隐藏结构和模式。

相关问题：
1. FastICA算法背后的理论基础是什么？
2. 如何在Matlab中设置FastICA的默认选项？
3. FastICA对于高维数据集的效果如何？