MATLAB实现基于最大似然估计的独立分量分析算法与性能比较

资 源 简 介

本项目提供基于最大似然估计的独立分量分析（MLE-ICA）MATLAB实现，集成随机梯度下降、相对梯度和快速不动点三种优化算法，支持混合信号分离与算法性能对比分析，适用于盲源分离研究。

详 情 说 明

基于最大似然估计的独立分量分析算法实现与比较研究

项目介绍

本项目实现了基于最大似然估计（MLE）的独立分量分析（ICA）算法，旨在从观测到的混合信号中恢复出相互独立的源信号。项目核心包含三种优化算法：随机梯度下降法、相对梯度法和快速不动点算法。通过最大似然估计框架，系统能够有效估计分离矩阵，并提供算法性能的定量比较与可视化分析，为信号盲源分离研究提供实用的工具和评估平台。

功能特性

• 多种优化算法：集成随机梯度下降、相对梯度、快速不动点三种经典优化方法
• 性能评估：提供信噪比（SNR）、相似系数等分离效果量化指标
• 可视化分析：支持源信号、混合信号及分离结果的对比显示，以及算法收敛过程图示
• 参数灵活配置：可调整学习率、迭代次数、收敛阈值等超参数以适应不同应用场景
• 模块化设计：代码结构清晰，便于算法扩展与二次开发

使用方法

基本运行流程

1. 准备输入数据：将混合信号矩阵（M×N维，M为信号数，N为采样点数）导入工作空间
2. 参数设置：根据需求配置算法参数（学习率、最大迭代次数、收敛容差等）
3. 执行分离：运行主程序，选择所需的优化算法进行信号分离
4. 结果分析：查看输出的分离信号、估计混合矩阵及性能指标，观察收敛曲线

参数配置示例

% 设置算法参数 params.learning_rate = 0.001; % 学习率 params.max_iter = 1000; % 最大迭代次数 params.tol = 1e-6; % 收敛阈值 params.algorithm = 'fast_fixed_point'; % 选择算法类型

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：建议4GB以上，处理大规模数据时需更大内存
• 工具箱依赖：仅需基础MATLAB功能，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能，包括混合信号的预处理与白化、三种优化算法的具体实现、分离性能的定量评估以及结果可视化模块。该文件作为项目入口，负责协调数据输入、算法执行与结果输出全过程，用户可通过修改参数直接调用不同算法进行实验比较。