FASTICA盲源信号分离代码Matlab

FASTICAMATLAB代码经典文献、1997NC-AFastFixed-PointAlgorithmforIndependentComponentAnalysis1999NCS-SurveyonI

这是一个基于负熵最大的快速icamatlab源代码，代码结构清晰，易学易懂，稍微改动就可以运用到自己的项目之中。

对SAR成像中多普勒中心频率进行研究，指出传统多普勒中心估计，在解卷绕过程中，会存在不稳定问题。针对这一问题，提出了一种基于频率调制的时域相关估计算法。该算法将多普勒中心搬移到非卷绕区，避免了卷绕出现

利用多信号模型可简明表征系统因果关系以及盲源分离算法可提取系统本源信息的特点, 提出一种新颖有效的复合故障诊断方法. 首先, 针对复合故障下多信号模型出现冗余测试和故障模糊组的情况, 应用盲源分离算法

matlab fastICA

这个对从事信号处理的，关于了解盲源分离中参量的求解有很大的帮助

盲源分离是指在信号的理论模型和源信号无法精确获知的情况下,如何从混迭信号(观测信号)中分离出各源信号的过程。盲源分离和盲辨识是盲信号处理的两大类型。盲源分离的目的是求得源信号的最佳估计，盲辨识的目的是

基于稀疏变量的欠定盲源分离，是一个很好的学习代码，转载的，有需要的可以下载看看

文中分别采用经验模态分解(EMD),变分模态分解(VMD)两种预处理方法,使单通道观测信号由欠定信号转为正定或超定从而解决其“非欠定”限制,并对此两种预处理方法进行仿真实验对比验证,研究表明,不同的预

盲源分离在通信侦查中的应用，适用于通信侦查的盲源分离解决方案。很不错的文章