独立分量分析

资 源 简 介

独立分量分析

详 情 说 明

独立分量分析（Independent Component Analysis，简称ICA）是一种用于盲源分离的信号处理技术。它的核心目标是从混合信号中分离出彼此统计独立的源信号，尤其在多通道信号处理中表现突出。

ICA的关键假设是源信号之间相互独立且非高斯分布。算法通过最大化信号的统计独立性（通常基于高阶统计量）来估计分离矩阵，最终还原出原始信号成分。典型应用包括脑电信号去噪、金融数据分析、图像特征提取等。

与主成分分析（PCA）不同，ICA不仅关注去相关，更强调恢复信号的独立性。常见实现算法包括FastICA和Infomax，需注意ICA对信号顺序和幅值存在不确定性（排列和缩放模糊性）。该技术为多维数据分析提供了无需先验知识的解决方案。