用matlab编写一段ICA算法

以下是一个简单的ICA算法的Matlab代码实现，其中假设有3个混合信号，即原始信号有3个独立成分：

% 假设有三个混合信号
X = [sin(0.5*pi*[0:0.1:2]); cos(0.8*pi*[0:0.1:2]); randn(1,21)];

% 中心化
X = X - mean(X,2);

% 白化
C = cov(X'); % 计算协方差矩阵
[V,D] = eig(C); % 计算特征值和特征向量
P = V * diag(sqrt(1./(diag(D) + eps))) * V'; % 计算白化矩阵
X = P * X; % 进行白化

% ICA算法的参数设置
n = size(X,1); % 分量个数
m = size(X,2); % 样本个数
w = randn(n); % 初始化权重矩阵
alpha = 0.1; % 学习率
max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 进行ICA算法迭代
for iter = 1:max_iter
    y = w * X; % 计算估计信号
    g = tanh(y); % 非线性函数
    dg = 1 - g.^2; % 非线性函数的导数
    w = w + alpha * (dg * y' / m + inv(w')); % 更新权重矩阵
end

% 得到分离后的信号
S = w * X;

% 画出原始信号和分离后的信号
figure;
subplot(2,2,1); plot(X(1,:)); title('原始信号1');
subplot(2,2,2); plot(X(2,:)); title('原始信号2');
subplot(2,2,3); plot(X(3,:)); title('原始信号3');
subplot(2,2,4); plot(S(1,:)); hold on; plot(S(2,:),'r'); plot(S(3,:),'g'); title('分离后的信号');

这段代码首先生成了3个混合信号，然后进行了中心化和白化处理。接着，定义了ICA算法的参数并进行迭代，最后得到了分离后的信号。最后，用Matlab的图形化界面画出了原始信号和分离后的信号。