K=2;
N=500;
k=1:N;
s1=randn（1length（k））;%產生符合分布的序列
s2=sin（k/2）;
figure（1）
subplot（221）;
plot（ks1）;
title（‘高斯隨機噪聲序列‘）;
subplot（222）;
plot（ks2）;
title（‘正弦信號‘）
X=zeros（KN）;
A=randn（K）;%產生隨機矩陣混合A
H=A*[s1;s2];
figure（2）;
plot（kH）;
title（‘觀測信號‘）
%實現對觀察數據矩陣H的預白化
B=double（H）;
m=mean（B2）;
B=B-?m（:ones（1size（B2）））;%去均值
covarianceMatrix=cov（B‘）;
%?covarianceMatrix=A*A‘;
[y?x]?=?eig?（covarianceMatrix）;
whiteningMatrix?=?x^（-.5）*?y‘;%白化矩陣
dewhiteningMatrix?=?y?*?sqrt?（x）;%去白化矩陣
M=dewhiteningMatrix;
new_A=whiteningMatrix*B;%新的混合矩陣即要做fast算法的矩陣
figure（3）
plot（knew_A）;
title（‘whitened‘）

Q=new_A;
%用FastICA算法實現對源信進行分離
epsilon=0.0001;
W=rand（K）;
iter?=?zeros（1K）;
for?p=1:K
????W（:p）=W（:p）/norm（W（:p））;
????exit=0;%判斷是否收斂標記，0做，1退出
????count=0;%判斷獨立成