emg_FastICA = FastICA(n_components=20, random_state=0, max_iter=200, tol=1e-4, # whiten=ica_whiten, fun='cube', algorithm='deflation' ) print('start ICA') emg_FastICA.fit(emg_preprocessed) emg_mu = emg_FastICA.transform(emg_preprocessed)

这是一个使用FastICA算法进行独立成分分析的Python代码。参数说明如下：

- n_components：独立成分的数量，这里设置为20个。
- random_state：随机数生成器的种子，这里设置为0。
- max_iter：最大迭代次数，这里设置为200次。
- tol：迭代收敛的容差，这里设置为1e-4。