FastICA原始程序代码，盲源分离创始人写的初始源程序

资 源 简 介

FastICA原始程序代码，盲源分离创始人写的初始源程序

详 情 说 明

FastICA算法是芬兰科学家Aapo Hyvärinen在1990年代提出的经典盲源分离方法，用于解决独立成分分析(ICA)问题。作为该领域的开创性工作，其原始程序奠定了现代ICA实现的基础框架。

算法核心思想是通过最大化非高斯性来实现信号分离。原始实现主要包含三个关键技术环节：首先是对观测信号进行中心化和白化预处理，消除数据相关性；然后通过固定点迭代算法寻找独立成分，这个过程采用近似牛顿法优化非高斯性度量；最后通过正交化处理确保提取的成分相互独立。

Hyvärinen的原始实现有几个显著特点：采用负熵作为非高斯性度量指标，相比传统的峭度度量更具鲁棒性；使用tanh函数作为非线性激活函数，平衡了计算效率和分离性能；通过对称正交化方式可同时估计所有独立成分。这些设计选择至今仍是ICA实现的黄金标准。

该算法最初用MATLAB编写，后来被移植到多种编程语言。原始代码虽然简洁，但包含了固定点迭代的核心逻辑和稳健的收敛判断机制。当代开源工具包如scikit-learn中的FastICA实现，仍然沿用了这些基本算法原理，主要改进在于计算优化和接口设计方面。