定义
独立成分分析又称为盲源分离(Blind source separation, BSS)， 是一种统计和计算技术，用于揭示随机变量、测量值以及信号的背后的因素。
ICA认为一个信号可以被分解成若干个统计独立的分量的线性组合，而后者携带更多的信息。我们可以证明，只要源信号非高斯，那么这种分解是唯一的。若源信号为高斯的话，那么显然可能有无穷多这样的分解。
ICA假设观察到的随机信号x服从模型x=As， 其中s为未知源信号， 其分量相互独立，A为一未知混合矩阵，ICA的目的是仅通过观察x来估计混合矩阵和源信号。ICA假设每个s的概率分布都服从sigmoid的函数，借助极大似然函数迭代求得最优解。
ICA分析的数据可以来自于许多不同的应用领域，包括数字图像、文档数据库、经济指标和心理测量。在许多情况下，测量是作为一组并行信号或时间序列给出的；用“盲源分离”这个术语来描述这个问题。典型的例子有：几个麦克风同时接收的语音信号，多个传感器记录的脑电波，到达移动电话的干扰无线电信号，或者从某些工业过程中获得的平行时间序列。
参考文献
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