独立成分分析（ICA）的改进策略及其在结构识别中的创新应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

独立分量分析（IndependentComponentAnalysis，ICA）作为信号处理领域在20世纪90年代后期兴起的关键技术，在众多领域中展现出了强大的应用潜力。在生物医学信号处理方面，ICA在脑电图（EEG）和磁共振成像（MRI）等分析里作用显著，能够分离出不同大脑区域的活动信号，或者从复杂的MRI信号中提取出具有生理意义的信号分量，助力医生更精准地诊断脑部疾病。在通信系统中，ICA被用于解决多用户检测问题，通过分离不同用户的信号，减少信号间干扰，极大地提高了通信质