MATLAB非线性卷积盲源分离教学演示系统

资 源 简 介

本项目为初学者设计，通过MATLAB实现非线性卷积混合环境下的盲源分离演示。包含数据生成、混合模拟、分离算法和可视化模块，帮助用户直观理解信号分离流程。

详 情 说 明

基于非线性卷积模型的盲源分离教学演示系统

项目介绍

本项目是一个面向初学者的非线性卷积盲源分离教学演示程序。系统通过模拟非线性卷积混合环境，完整展示了从混合信号中恢复源信号的基本流程。程序集成了数据生成、非线性混合模型模拟、盲源分离算法实现以及结果可视化等多个模块，旨在帮助用户直观地理解盲源分离技术的核心原理与实现方法。用户可通过调整非线性强度、卷积长度等参数，观察不同条件下分离效果的变化，从而深化对算法性能影响因素的认知。

功能特性

• 灵活的源信号模拟：支持生成多种类型的模拟源信号，包括正弦波、方波、音频片段以及随机信号，用户可自定义信号参数。
• 非线性卷积混合仿真：采用先进的非线性混合模型（如Volterra级数或神经网络混合）模拟真实环境的信号混合过程。
• 盲源分离算法实现：实现了基于互信息最小化的独立成分分析（ICA）及其非线性扩展算法，有效分离混合信号。
• 交互式参数调整：允许用户调整非线性函数类型、卷积核长度、噪声强度、算法迭代次数、学习率等关键参数。
• 全面的结果可视化：提供分离信号波形对比图、各阶段信号频谱图、算法收敛曲线等多种可视化结果。
• 量化性能评估：自动计算并显示信噪比（SNR）、信干比（SIR）、相似度系数等分离性能指标。

使用方法

1. 启动程序：运行主程序文件，系统将启动图形用户界面（GUI）。
2. 配置信号源：在界面中选择或自定义源信号的类型与参数。
3. 设置混合参数：指定非线性函数的类型与强度、卷积核长度以及环境噪声强度。
4. 选择分离算法：根据需求选择适当的盲源分离算法，并设置相关参数（如迭代次数、学习率等）。
5. 执行与观察：点击运行按钮，系统将执行混合与分离过程，并自动显示波形对比图、频谱图、性能指标及收敛曲线。
6. 参数实验：调整不同参数后重新运行，对比观察分离效果的变化，加深理解。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心功能，包括：图形用户界面的初始化与布局、源信号与混合参数的交互式输入处理、非线性卷积混合过程的仿真计算、盲源分离算法的执行与优化、分离结果的可视化绘制（涵盖时域波形、频谱、收敛曲线等）、以及分离性能指标的自动计算与显示。该文件作为程序的总控入口，协调各功能模块有序工作，确保整个演示流程的连贯性与完整性。