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文档摘要

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独立成分分析算法：原理、演进与多元应用洞察

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，各领域产生的数据量呈爆炸式增长，数据的复杂性也与日俱增。如何从这些复杂的数据中提取有价值的信息，成为了众多学科领域面临的关键挑战。独立成分分析（IndependentComponentAnalysis，ICA）作为一种强大的数据处理与分析技术，应运而生并展现出巨大的应用潜力。

在信号处理领域，信号往往在传输或采集过程中受到各种干扰，导致接收到的是混合信号。例如在通信系统里，多个信号在同一信道传输时相互干扰，使得接收端难以准确解析出原始信号；在生物医学信号处理中，脑电图（EEG）信号记录时会混入