FastICA

FastICA是一种用于盲源分离的快速算法，由Aapo Hyvärinen在1999年提出。它是基于统计独立性假设的一种方法，通过迭代优化来估计源信号的独立成分。FastICA在处理高维数据时具有较快的收敛速度和较好的性能，因此在语音识别、图像处理等领域得到了广泛应用。 FastICA的主要优点是能够在不需要先验知识的情况下进行盲源分离，同时也能够处理混合信号中存在的非线性和非高斯性。此外，FastICA还具有较强的抗噪声能力，能够在低信噪比环境下仍然保持较好的性能。