本文详细介绍了JADE算法的原理，基于独立成分分析（ICA），并提供了MATLAB代码示例，包括数据预处理、计算累积协方差矩阵、排序特征向量、计算转换矩阵和执行盲源分离的步骤。JADE算法在信号处理和机器学习中广泛应用。
JADE盲源分离算法 - 详细介绍及MATLAB代码
JADE（Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices）是一种用于盲源分离的算法，它可以从混合信号中恢复出原始信号源。在本文中，我们将详细介绍JADE算法的原理，并提供MATLAB代码示例来演示其实现过程。
JADE算法基于独立成分分析（ICA）的思想，它假设原始信号源之间是相互独立的，并试图通过对观测信号进行适当的变换来实现信号源的分离。下面我们将逐步介绍JADE算法的执行步骤。
步骤1：数据预处理
首先，我们需要对观测信号进行预处理，以移除可能存在的噪声或无用信息。常见的预处理方法包括均值归零化和方差归一化等。这些预处理步骤可以通过以下MATLAB代码实现：
% 假设观测信号存储在矩阵X中，每个观测信号占据一行
X = ...; % 输入观测信号矩阵
% 均值归零化
X = X - 
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