MATLAB实现基于独立分量分析的盲信号分离

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现FastICA算法，演示盲信号分离的核心原理。通过模拟混合信号生成、ICA分解和分离效果评估，帮助理解如何从观测数据中恢复独立源信号。

详 情 说 明

基于独立分量分析的盲信号分离原理验证与实现

项目介绍

本项目通过独立分量分析（ICA）算法实现盲信号分离，展示如何从混合信号中恢复出相互独立的源信号。项目包含ICA原理的简要说明、经典FastICA算法的实现、混合信号的模拟生成以及分离效果的定量评估。用户可通过调整参数观察不同信噪比和混合矩阵条件下的分离性能。

功能特性

• 盲信号分离核心算法：实现经典的FastICA算法，能够有效分离非高斯分布的独立源信号
• 灵活的输入支持：支持.mat文件导入多通道混合信号，也可模拟生成混合信号（支持正弦波、语音、音乐等源信号）
• 完整的信号处理流程：包含信号预处理（中心化与白化）、ICA分离、后处理等完整环节
• 分离性能评估：提供多种定量评估指标，包括信噪比改善值、相似系数矩阵等
• 可视化分析：生成分离信号波形图、混合矩阵与分离矩阵对比图等直观展示结果

使用方法

1. 准备输入信号：可选择使用已有的.mat文件，或通过模拟生成混合信号
2. 配置参数：设置ICA算法参数、信号类型、信噪比等实验条件
3. 执行分离：运行主程序开始盲信号分离过程
4. 查看结果：分析分离后的信号波形和性能评估指标
5. 参数调优：调整参数观察不同条件下的分离效果变化

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大规模信号时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能，包括混合信号的生成或加载、信号预处理（中心化与白化）、FastICA算法的执行、分离结果的可视化展示以及分离性能的定量评估。该文件整合了完整的盲信号分离流程，用户可通过修改参数配置来体验不同条件下的分离效果。