ICA人脸识别算法实例matlab源码

环结束处理Р fprintf('\n第%d分量在%d次迭代内并不收敛。', r,maxIterationsNum); Р break; Р end Р bOld=b; Р a2=1; Р u=1; Р t=X'*b; Р g=(exp(2.*t)-1)./(exp(2.*t)+1); Р dg=4*exp(2.*t)./(exp(2.*t)+1).^2; Р b=((1-u)*t'*g*b+u*X*g)/SampleNum-mean(dg)*b; Р % 核心公式,参见理论部分公式2.52 Р b=b-B*B'*b; % 对b正交化Р b=b/norm(b); Р if abs(abs(b'*bOld)-1)<1e-9 % 如果收敛,则保存b Р B(:,r)=b; Р break; Р end Р i=i+1; Р end Рend Р Р%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 数据复原并构图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Р РICAedS=B'*Q*MixedS_bak; % 参见理论部分公式2.55 Р Р% 将混合矩阵重新排列并输出Рsubplot(4,3,7),plot(ICAedS(1,:)),title('ICA输出信号1'), Рsubplot(4,3,8),plot(ICAedS(2,:)),title('ICA输出信号2'), Рsubplot(4,3,9),plot(ICAedS(3,:)),title('ICA输出信号3'), Р Р Р%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% PCA计算并构图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Р[V,D]=eig(MixedS_cov); РVtmp=zeros(size(V,1),1); Рfor j=1:2 Р for i=1:2 Р if D(i,i)