%求數據的獨立成分 %輸入參數：Z建模數據（矩陣 n*m維，m為樣本個數，n為變量個數） % perica提取信息含量（一個百分數） %輸出參數：W分解矩陣（矩陣 n*q維，n為變量個數，q為獨立成分個數） % SL獨立成分（矩陣 m*q維，m為樣本個數，q為獨立成分個數） % XS為X的估計值（矩陣 m*n維，m為樣本個數，n為變量個數） % E殘差信息（矩陣 m*n維，m為樣本個數，n為變量個數） function [W,SL,XS,E]=FASTICA(Z,perica) [VariableNum,SampleNum]=size(Z); numofIC=VariableNum;% 在此應用中，獨立元個數等于變量個數 W=[]; B=zeros(numofIC,VariableNum); % 初始化列向量w的寄存矩陣,B=[b1 b2 ... bd] for r=1:numofIC % 迭代求取每一個獨立元i=1;maxIterationsNum=1000;j=1; % 設置最大迭代次數（即對于每個獨立分量而言迭代均不超過此次數）IterationsNum=0;b=rand(numofIC,1)-.5; % 隨機設置b初值b=b/norm(b); % 對b標準化while i<=maxIterationsNum+1if i == maxIterationsNum % 循環結束處理fprintf('\n第%d分量在%d次迭代內并不收斂。', r,maxIterationsNum);break;endbOld=b; a2=1;u=1;t=Z'*b;g=(exp(2.*t)-1)./(exp(2.*t)+1);dg=4*exp(2.*t)./(exp(2.*t)+1).^2;b=(Z*g)-mean(dg)*b;% 核心公式，參見理論部分公式2.52b=b-B*B'*b; % 對b正交化b=b/norm(b); if abs(abs(b'*bOld)-1)<1e-9 % 如果收斂，則保存bB(:,r)=b; W=B(:,1:r);break;endi=i+1; end SL=Z'*W;XS=(SL*W');E=Z'-XS;e=Message(E)/Message(Z');if e<(1-perica)fprintf('\n前%d獨立成分信息量在百分之八十以上，停止提取.',r);break;end end

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總結

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