fastica算法原理

FastICA是一种基于独立成分分析（ICA）的盲源分离算法。ICA的目标是将多个混合信号分离成原始信号，而不需要任何关于信号的先验知识。FastICA是一种快速、高效的ICA算法，其基本原理可以概括为以下步骤：

1.中心化：将混合信号中的每个样本减去均值，使得信号的均值为0。

2.白化：通过线性变换将信号的协方差矩阵转换为单位矩阵，使得信号的各个维度之间相互独立。

3.非高斯性度量：寻找一个非高斯性度量函数，使得ICA的目标函数最小化。这个度量函数通常是信号的峭度（kurtosis），因为峭度越大，信号的非高斯性越强。

4.梯度下降法：使用梯度下降法最小化ICA的目标函数，寻找一个线性变换矩阵，使得分离后的信号尽可能独立。

通过以上步骤，FastICA能够快速分离出多个混合信号的原始信号，从而实现盲源分离。