帮我讲解下MATLAB里的ICA算法吗？

[我还有一个计划]

[I1,fs] = audioread('source1.wav');%读取3个音频信号
[I2,~] = audioread('source2.wav');
[I3,~] = audioread('source3.wav');

% 将其组成矩阵
II1 = I1';
II2 = I2';
II3 = I3';
S=[II1;II2;II3];
Sweight=rand(size(S,1)); %给信号添加随机噪声得到混合信号

MixedS=Sweight*S; % 将混合矩阵重新排列并输出

MixedS_bak=MixedS;
%%标准化操作
MixedS_mean=zeros(3,1);
for i=1:3
MixedS_mean(i)=mean(MixedS(i,:));
end % 计算MixedS的均值

for i=1:3
for j=1:size(MixedS,2)
MixedS(i,j)=MixedS(i,j)-MixedS_mean(i);
end
end

%%%白化

MixedS_cov=cov(MixedS'); % cov为求协方差的函数
[E,D]=eig(MixedS_cov); % 对信号矩阵的协方差函数进行特征值分解
Q=inv(sqrt(D))*(E)'; % Q为白化矩阵
MixedS_white=Q*MixedS; % MixedS_white为白化后的信号矩阵
IsI=cov(MixedS_white'); % IsI应为单位阵

%%ICA算法进行盲源分类
X=MixedS_white; % 以下算法将对X进行操作
[VariableNum,SampleNum]=size(X);
numofIC=VariableNum; % 在此应用中，独立元个数等于变量个数
B=zeros(numofIC,VariableNum); % 初始化列向量w的寄存矩阵,B=[b1 b2 ... bd]
for r=1:numofIC
i=1;maxIterationsNum=100; % 设置最大迭代次数（即对于每个独立分量而言迭代均不超过此次数）
IterationsNum=0;
b=rand(numofIC,1)-.5; % 随机设置b初值
b=b/norm(b); % 对b标准化 norm(b):向量元素平方和开根号
while i<=maxIterationsNum+1
if i == maxIterationsNum % 循环结束处理
fprintf('\n第%d分量在%d次迭代内并不收敛。', r,maxIterationsNum);
break;
end
bOld=b;
a2=1;
u=1;
t=X'*b;
g=t.*exp(-a2*t.^2/2);
dg=(1-a2*t.^2).*exp(-a2*t.^2/2);
b=((1-u)*t'*g*b+u*X*g)/SampleNum-mean(dg)*b;
% 核心公式
b=b-B*B'*b; % 对b正交化
b=b/norm(b);
if abs(abs(b'*bOld)-1)<1e-9 % 如果收敛，则
B(:,r)=b; % 保存所得向量b
break;
end
i=i+1;
end
% B(:,r)=b; % 保存所得向量b
end