PCA_ICA用于BSS

代码说明：

这个包包含实现主成分分析和独立成分分析的功能。 主成分分析和独立成分分析作为功能在这个包中实现，并包括多个示例来演示它们的使用。 在主成分分析中，多维数据被投影到与其最大奇异值相对应的奇异向量上。这种操作有效地将输入信号分解成数据中方差最大的正交分量。因此，主成分分析经常被用于降维应用，在降维应用中，执行主成分分析产生数据的低维表示，该低维表示可以被反转以紧密重构原始数据。 在独立分量分析中，多维数据被分解成在适当意义上最大程度独立的分量(峰度和负熵，在这个包中)。独立分量分析与主成分分析的不同之处在于，低维信号不一定对应于最大方差的方向；相反，独立分量分析分量具有最大的统计独立性。实际上，独立分量分析通常可以揭示多维数据中不相交的潜在趋势。