基于峭度指标的盲源分离算法及其可视化分析系统 | MATLAB实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了基于峭度（四阶累积量）的盲源分离算法，能够从混合信号中分离出独立的源信号。系统包含完整的信号处理流程：预处理、峭度计算、分离矩阵优化和信号重构，并集成可视化模块，实时显示处理结果。

详 情 说 明

基于峭度指标的盲源分离算法及其可视化分析系统

项目介绍

本项目实现了一种基于峭度（四阶累积量）的盲源分离算法，能够从混合信号中分离出独立的源信号。系统集成了完整的信号处理流程，包括预处理、峭度计算、分离矩阵优化和信号重构，并提供了丰富的可视化分析功能，用于实时展示混合信号、分离过程各阶段信号特征以及最终分离结果的时域/频域分析。

功能特性

• 核心算法：采用峭度最大化独立分量分析算法，结合基于梯度上升的优化方法
• 预处理技术：集成信号预处理与白化技术，提高分离效果
• 可视化分析：

- 峭度收敛曲线图 - 混合信号与分离信号的时域对比图 - 各信号分量的功率谱密度图

• 性能评估：提供算法性能指标（分离精度、运行时间）
• 灵活输入：支持自定义收敛阈值、最大迭代次数等参数

使用方法

输入参数

1. 混合信号矩阵（M×N维），其中M为信号通道数，N为采样点数
2. 可选参数：

- 收敛阈值（默认1e-6） - 最大迭代次数（默认1000） - 信号采样频率（用于频谱分析）

输出结果

1. 分离矩阵（M×M维）
2. 估计的源信号矩阵（M×N维）
3. 峭度收敛曲线图
4. 混合信号与分离信号的时域对比图
5. 各信号分量的功率谱密度图
6. 算法性能指标（分离精度、运行时间）

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计与机器学习工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括混合信号加载与预处理、盲源分离算法执行、分离结果的可视化分析以及性能评估指标的输出。具体涵盖了信号白化处理、基于峭度最大化的独立分量分析、梯度上升优化过程、时域与频域信号分析图的生成等功能模块。