MATLAB ICA-Toolbox：独立成分分析算法工具包

资 源 简 介

ICA-Toolbox 是一个功能完整的 MATLAB 工具包，提供多种经典 ICA 算法（如 FastICA、Infomax、JADE），支持多维信号盲源分离。包含数据预处理、结果可视化等功能，适用于脑电、语音等信号分析场景。

详 情 说 明

ICA-Toolbox - 独立成分分析Matlab程序工具包

项目介绍

ICA-Toolbox 是一个功能完整的独立成分分析(ICA)Matlab工具包，提供多种经典盲源分离算法的实现方案。该工具包适用于脑电信号处理、图像特征提取、语音信号分离等多个领域的多维信号盲源分离任务，包含从数据预处理到结果评估的完整分析流程。

功能特性

• 完整的数据预处理：支持中心化、白化等预处理操作
• 多种ICA算法实现：包含FastICA、Infomax、JADE等经典算法
• 可视化分析：提供成分可视化功能和算法收敛曲线展示
• 性能评估：计算信噪比、互信息等多种分离效果量化指标
• 灵活的参数配置：支持算法选择、收敛阈值、最大迭代次数等参数设置

使用方法

输入要求

1. 多维混合信号矩阵：M×N维double数组，其中M为信号维度，N为采样点数
2. 可选参数配置：算法选择、收敛阈值、最大迭代次数等
3. 可选的参考信号：用于分离性能评估

输出结果

1. 分离矩阵（M×M维double数组）
2. 独立成分估计结果（M×N维double数组）
3. 混合矩阵估计（M×M维double数组）
4. 算法收敛曲线图
5. 分离性能指标（信噪比、互信息等量化指标）

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 需要安装信号处理工具箱

文件说明

主程序文件整合了工具包的核心功能，包括数据预处理模块、多种盲源分离算法的调用接口、结果可视化组件以及分离性能评估体系。该文件实现了从原始信号输入到最终分离结果输出的完整处理流程，用户可通过参数配置灵活选择不同的ICA算法和分析模式。