MATLAB实现的卷积盲源分离系统

资 源 简 介

本项目提供基于卷积混合模型的盲源分离MATLAB实现，支持时域混合信号的预处理、模型估计、分离算法与性能评估。用户可导入自定义数据，快速恢复原始源信号。

详 情 说 明

基于卷积混合模型的盲源分离系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的卷积盲源分离系统，能够从多个卷积混合信号中恢复原始源信号。系统采用先进的盲源分离技术，包含信号预处理、混合模型估计、分离算法实现和结果评估等完整功能模块，适用于音频信号处理、生物医学信号分析等多个领域。

功能特性

• 多格式输入支持：支持.wav音频文件和.mat数据文件导入
• 信号预处理：自动进行去均值、白化等预处理操作
• 混合模型估计：采用卷积混合模型建模技术准确估计混合系统
• 盲分离算法：集成独立成分分析(ICA)算法和频域盲源分离(FD-BSS)技术
• 性能评估：提供信噪比、相似度指数等量化评估指标
• 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

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入数据：准备多通道时域混合信号文件（MATLAB矩阵格式，维度为[采样点数 × 通道数]）
2. 设置系统参数：配置采样频率、信号长度、混合阶数等可选参数
3. 运行分离系统：执行主程序开始盲源分离处理
4. 查看输出结果：获取分离后的源信号估计、混合系统参数和性能评估报告

输入输出说明

输入要求：

• 多通道时域混合信号（.wav或.mat格式）
• 可选参数：采样频率、信号长度、混合阶数

输出内容：

• 分离后的源信号估计（与输入相同维度的MATLAB矩阵）
• 估计的混合系统参数（混合矩阵或滤波器系数）
• 分离性能评估报告（信噪比、相似度指数等量化指标）
• 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
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责协调整个盲源分离流程的执行。具体包括：用户输入参数的接收与验证、混合信号数据的导入与预处理、卷积混合模型的建立与参数估计、盲源分离算法的调用与执行、分离结果的质量评估与性能分析，以及最终结果的可视化展示与数据导出功能。该文件作为系统的主要入口点，确保各功能模块的协同工作。