MATLAB盲源分离独立成分分析（ICA）工具箱发布

资 源 简 介

本MATLAB工具箱提供基于ICA的盲源分离功能，集成FastICA、Infomax、JADE等经典算法，可从混合信号中有效提取独立源信号。支持信号预处理、结果可视化及性能评估，适用于生物医学、语音处理等领域的信号分析研究。

详 情 说 明

MATLAB盲源分离独立成分分析（ICA）工具箱

项目介绍

本工具箱是一个基于独立成分分析（ICA）的盲源分离MATLAB软件包，旨在从观测到的混合信号中恢复出潜在的、相互统计独立的源信号。工具箱集成了多种经典ICA算法，并提供了完整的信号预处理、分离效果评估及结果可视化功能，适用于信号处理、生物医学工程、语音分析等多个领域的研究与应用。

功能特性

• 多种ICA算法：实现了FastICA、Infomax、JADE等多种主流盲源分离算法。
• 信号预处理：内置去均值、白化等预处理模块，以提升分离算法的性能与稳定性。
• 性能评估：提供信噪比（SNR）、相似度系数等多种指标，定量评估分离结果。
• 结果可视化：支持绘制算法收敛曲线、源信号与分离信号的对比图等，直观展示分离效果。
• 批量处理：支持对多组混合信号进行批量分离处理，提高分析效率。

使用方法

1. 准备数据：将混合信号组织为M×N维的矩阵（M为通道数，N为采样点数），并可选择性地准备参考源信号用于性能评估。
2. 设置参数：在调用主函数时，可指定使用的算法类型、收敛阈值、最大迭代次数等参数。
3. 执行分离：运行主程序，工具箱将自动完成预处理、盲源分离和性能评估。
4. 获取结果：程序输出包括分离出的独立成分、估计的混合矩阵、各项性能指标以及相关的可视化图形。

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本
• 需要安装 Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心流程，其功能包括：接收用户输入的混合信号与参数，调用相应的预处理和盲源分离算法执行计算，对分离结果进行性能评估，并生成包含独立成分、混合矩阵估计、性能指标以及可视化图表在内的完整输出。