MATLAB FastICA独立成分分析工具箱

资 源 简 介

本工具箱提供完整的FastICA算法实现，支持盲源信号分离与特征提取。用户可将其安装至MATLAB的toolbox目录，直接调用函数进行独立成分分析，适用于生物信号处理、图像去噪等场景。

详 情 说 明

MATLAB FastICA 独立成分分析工具箱

项目介绍

本项目是一个完整的FastICA（Fast Independent Component Analysis）算法工具箱，专为MATLAB环境设计。工具箱可实现标准的盲源分离算法，适用于EEG、fMRI、音频信号等多种时序数据的分析处理。通过安装到MATLAB的toolbox目录，用户可直接调用各项功能进行独立成分分析。

功能特性

• 标准FastICA算法：实现完整的盲源分离流程
• 多种非线性函数：支持tanh、pow3、gauss等多种非线性函数选择
• 预处理功能：提供信号白化处理和维度约减能力
• 数据处理模式：支持批量处理与实时数据流分析
• 可视化组件：包含信号波形图、散点图等结果展示工具
• 性能评估：提供信噪比、互信息等算法性能指标计算

使用方法

1. 安装工具箱：将工具箱文件夹添加到MATLAB路径或安装到toolbox目录
2. 数据输入：支持.mat文件、.txt文本或实时数据流输入，要求输入为M×N维混合信号矩阵（M为通道数，N为采样点数）
3. 参数设置：可设置非线性函数类型、收敛阈值、最大迭代次数等可选参数
4. 执行分析：调用主函数进行独立成分分析
5. 结果输出：获得分离后的独立成分矩阵、混合矩阵估计、收敛曲线图、性能指标报告及可视化图形

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 信号处理工具箱（推荐）
• 至少2GB内存（建议4GB以上用于大数据集处理）

文件说明

主程序文件整合了完整的FastICA算法流程，包含数据预处理、独立成分提取、结果评估与可视化等核心功能。具体实现了混合信号的白化处理、固定点迭代优化计算、多种非线性函数支持、算法收敛性监控、分离结果的质量评估指标计算，以及生成成分波形图、频谱图等可视化输出能力。