matlab求解

在网上下了一个盲源分离的软件包，用里面的fastica.m盲源分离程序，对实测的混合信号，并不能很好的分离？只能对用混合矩阵混合后的信号能分离？这是怎么回事?谁有实用的盲源分离程序代码能对实测的混合信号进行很好的分离？？？求，着急用！！！
程序为：
clc;clear all;close all;清屏
% 读入混合前的原始图片并显示
[S1,Fs1]=wavread ('music.wav');
S1 = S1';
[S2,Fs2]=wavread ('man.wav');
S2 = S2';
subplot(3,2,1),plot(S1),title('输入声音1'),
subplot(3,2,2),plot(S2),title('输入声音2'),
% 将其组成矩阵
S=[S1;S2];     
% weight=rand(size(S,1));               % 取一随机矩阵，作为信号混合的矩阵
% MixedS=weight*S;                      % 模拟麦克风获取信号
% 读取麦克风获取的信号
M1 = wavread ('MixedS1.wav')';
M2 = wavread ('MixedS2.wav')';
MixedS = [M1;M2];
% 将混合声音显示
subplot(3,2,3),plot(MixedS(1,:)),title('混合声音1'),
subplot(3,2,4),plot(MixedS(2,:)),title('混合声音2'),
% wavwrite(MixedS(1,:),Fs1,'MixedS1.wav');
% wavwrite(MixedS(2,:),Fs1,'MixedS2.wav');
MixedS_bak=MixedS;                         % 将混合后的数据备份，以便在恢复时直接调用
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  中心化  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
MixedS_mean=zeros(2,1);
MixedS_mean=mean(MixedS,2);
MixedS = MixedS-repmat(MixedS_mean,1,size(MixedS,2));
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  白化  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
MixedS_cov=cov(MixedS');                    % cov为求协方差的函数
[E,D]=eig(MixedS_cov);                      % 对图片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为白化后的图片矩阵
IsI=cov(MixedS_white');                     % IsI应为单位阵            
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%　FASTICA算法  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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）
    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
        bOld=b;                          
        t=X'*b;
        g=t.*exp(-t.^2/2);
        dg=(1-t.^2).*exp(-t.^2/2);
        b=X*g/SampleNum-mean(dg)*b;
        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
end
if i == maxIterationsNum+1          % 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
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  ICA计算的数据复原并构图  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
ICAedS=B'*Q*MixedS_bak;                     % 计算ICA后的矩阵
% 将混合矩阵重新排列并输出
subplot(3,2,5),plot(ICAedS(1,:)),title('ICA解混声音1'),
subplot(3,2,6),plot(ICAedS(2,:)),title('ICA解混声音2'),
wavwrite(ICAedS(1,:),Fs1,'SS1.wav');
wavwrite(ICAedS(2,:),Fs1,'SS2.wav');

请问直接用实测的混合信号分离应该怎么做啊？？？？？