负熵最大
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基于自适应负熵最大化的ICA盲源分离算法
该项目实现了一套完整的、基于新型优化机制的独立成分分析（ICA）算法，专门用于解决盲源分离（BSS）中的复杂信号提取问题。项目核心功能涵盖了观测信号的预处理阶段（包括数据中心化与白化变换），通过特征值分解（EVD）去除信号间的线性相关性并实现降维，从而简化后续计算。算法的核心改进在于引入了动态调节权重的负熵最大化目标函数，采用改进的定点迭代或自适应梯度下降更新规则，在保证收敛速度的同时，显著提升了面对非高斯分布特性较弱的信号时的分离精度。该算法旨在从未知混合过程的观测数据中，在不需要源信号和混合矩阵先验信
