MATLAB实现的EASI盲源分离与独立成分分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，采用EASI算法实现盲源信号分离。系统能够自适应地从混合信号中提取相互独立的源信号，适用于信号处理与数据分析领域。

详 情 说 明

基于EASI算法的盲源信号分离与独立成分分析系统

项目介绍

本项目实现了一种基于EASI（Equivariant Adaptive Separation via Independence）算法的盲源信号分离系统。该系统能够从多个传感器采集的混合信号中，自适应地提取出相互独立的源信号，无需预先知道信号的混合参数或源信号的先验信息。系统采用独立成分分析（ICA）框架，通过随机梯度下降优化方法，实现高效、稳定的信号分离。

功能特性

• 混合信号预处理：自动对输入信号进行中心化和白化处理，提高算法收敛性
• 自适应分离算法：实现完整的EASI算法核心迭代过程，支持在线学习
• 实时性能监控：在分离过程中实时计算并显示收敛指标，监控算法性能
• 多参数可配置：支持学习率、迭代次数、收敛阈值和非线性函数等关键参数灵活调整
• 结果可视化展示：提供原始混合信号、分离结果对比以及算法收敛过程的图形化显示

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：准备m×n维的混合信号矩阵，其中m为信号通道数，n为采样点数
2. 设置算法参数（可选）：根据需要调整学习率、最大迭代次数等参数
3. 运行分离算法：系统将自动执行信号分离过程
4. 获取输出结果：系统返回分离后的信号矩阵、分离矩阵及性能指标
5. 查看可视化结果：系统生成信号对比图和收敛曲线图供分析使用

参数配置说明

• 学习率：控制算法收敛速度，通常设置为0.001-0.1之间
• 最大迭代次数：防止无限循环，默认设置为1000次
• 收敛阈值：判断算法是否收敛的标准，默认值为1e-6
• 非线性函数：可选择tanh函数或cubic函数，用于度量独立性

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大型信号矩阵时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括混合信号的预处理与标准化操作、EASI算法的主体迭代分离流程、分离性能的实时计算与收敛状态监控、最终分离结果的可视化图形生成，以及算法各项参数的可配置调整接口。该文件作为系统的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保整个盲源分离流程的完整执行。