MATLAB实现的FastICA盲源分离系统

资 源 简 介

本项目基于FastICA算法开发，针对线性混合信号实现盲源分离。系统无需先验混合信息，利用观测信号的高阶统计特性自动恢复源信号，适用于信号处理与数据分析场景。

详 情 说 明

基于FastICA算法的线性混合信号盲源分离系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的盲源分离处理流程，专门针对线性混合信号进行源信号恢复。系统采用FastICA（固定点独立成分分析）算法，在未知混合矩阵和源信号统计特性的情况下，仅利用观测信号的高阶统计特性，实现源信号的分离与重构。系统包含信号预处理、独立成分提取、分离效果评估等完整模块，适用于语音信号、生物信号、通信信号等多种应用场景。

功能特性

• 核心算法：基于FastICA固定点迭代算法，采用负熵最大化优化方法
• 信号预处理：集成信号白化技术，消除信号间相关性，提高分离效率
• 参数可配置：支持收敛阈值、最大迭代次数、非线性函数等关键参数灵活设置
• 性能评估：提供信噪比改善量、互信息量、分离相似度系数等多维度评估指标
• 可视化分析：生成原始混合信号与分离信号的时域/频域对比图
• 收敛监控：记录迭代过程与负熵变化曲线，便于算法调试与分析

使用方法

输入参数说明

1. 混合信号矩阵：m×n维矩阵，其中m为信号通道数，n为采样点数
2. 待分离源信号数量：正整数，指定需要分离的独立成分个数
3. 算法参数设置：

- 收敛阈值（默认1e-6） - 最大迭代次数（默认1000） - 非线性函数选择（tanh/gauss等）

输出结果

1. 分离信号矩阵：与输入混合信号同维度的分离后信号
2. 混合矩阵估计：估计的混合矩阵A，用于分析信号混合关系
3. 分离性能指标：包括信噪比改善量、互信息量、分离相似度系数
4. 收敛过程记录：迭代次数、每次迭代的负熵变化曲线
5. 可视化结果：原始混合信号、分离信号的时域/频域对比图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括混合信号的读取与预处理、FastICA算法的参数配置与执行、分离结果的可视化展示以及分离性能的定量评估。该文件整合了信号白化、独立成分提取、混合矩阵估计等关键功能模块，并提供了完整的算法收敛监控和结果输出机制。