独立成分分析( I C A) 是一项把混合信号分解成具有统计独立性成分的新技术 。I C A近年已在生物医 域的信号分离中展示 了很好的应用前景 。 我们比较系统地介绍了 I C A的基本原理 、 主要算法 、 应用和 究的发展方向，旨在进一步推动有关的理论与应用研究工作。-Independent Component Analysis (ICA) is a decomposition of the mixed-signal components into a statistical in

独立成分分析（ICA）是最近开发的方法，它的目标是找到一种nongaussian等数据的线性表示 该元件是统计独立的或尽可能独立。应用包括信号特征提取与分离数据的基本结构。 在本文中，我们提出的基本理论和ICA的应用，以及我们对这个问题的近期工作。-Independent component analysis (ICA) is a recently developed method in which the goal is to find a linear representatio