核心提示：MATLAB代做|FPGA代做|python代做-基于最大似然估计的独立分量分析算法，包括随机梯度算...
function [y,w]=mlfastica(x); %极大似然估计的快速不动点算法
[n,T]=size(x);
x=x-mean(x')'*ones(1,T); %去均值
[V,D]=eig((x*x')/T);
Q=V*(D^(-0.5))*V';
z=Q*x; %白化后的数据
w=eye(n,n); %随机生成混合矩阵
w=(w*w')^(-0.5)*w;
y=w*z;
for k=1:100
W(:,:,k)=w;
for i=1:n
for j=1:T
B(i,j)=y(i,j)*tanh(y(i,j));
A(i,j)=1-(tanh(y(i,j)))^(2);
end
b(i)=0-mean(B(i,:));
a(i)=-1/(b(i)+mean(A(i,:)));
end
w=w+diag(a)*(diag(b)+tanh(y)*y'/T)*w;
w=(w*w')^(-0.5)*w;
W(:,:,k+1)=w;
y=w*z;
w
k
norm(abs(W(:,:,k+1))-abs(W(:,:,k)))
if norm(abs(W(:,:,k+1))-abs(W(:,:,k)))<0.00001
break;
end
end
y=w*z;
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