PCA（主成分分析）算法被广泛应用于工程和科学研究中，本报告主要从PCA的基本结构和基本原理对其进行研究，常规的PCA算法主要采用线性算法，通过研究论证发现线性的PCA算法存在着许多不足，比如线性PCA算法不能从线性组合中把独立信号成分分离出来，主分量只由数据的二阶统计量—自相关阵确定，这种二阶统计量只能描述平稳的高斯分布等，因此必须对其进行改进，经改进后的PCA算法有非线性PCA算法、鲁棒算法等。我们通过PCA算法在直线（平面）中拟和的例子说明了PCA在工程中的应用。本例子采用的是成分分析中的

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独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它

基于负熵最大的独立分量分析，单径或多径瑞利衰落信道仿真，基于matlab平台实现。 - Based on negative entropy largest independent component analysis, Single path or multipath Rayleigh fading channel simulation, Based on matlab platform.