基于投影逼近子空间跟踪(PAST)的自适应盲信号分离MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供了一个基于投影逼近子空间跟踪(PAST)的自适应盲信号分离算法的MATLAB实现。系统能够实时跟踪信号子空间的变化，通过递归计算高效分离混合信号，适用于动态环境下的盲源分离应用。

详 情 说 明

基于投影逼近子空间跟踪的自适应盲信号分离系统

项目介绍

本项目实现了一种基于投影逼近子空间跟踪（PAST）的自适应盲信号分离算法。该系统能够有效应对非平稳环境，通过递归更新方式实时跟踪信号子空间的变化，在线估计混合矩阵并分离源信号。核心算法利用递归最小二乘优化，具备计算效率高、适用于实时处理的特点，为盲源分离问题提供了一种有效的自适应解决方案。

功能特性

• 自适应子空间跟踪：采用PAST技术，实时跟踪观测信号子空间的时变特性。
• 在线参数估计：递归更新混合矩阵和源信号的估计值，无需批处理全部数据。
• 实时信号分离：能够对输入的多通道观测信号进行实时的盲源分离。
• 性能定量评估：计算并输出信干比（SIR）、均方误差（MSE）等关键指标，量化分离效果。
• 结果可视化：生成算法收敛过程曲线和分离信号的时域波形图，便于分析与调试。

使用方法

1. 准备输入数据：准备一个M×N维的观测信号矩阵（M为传感器数量，N为采样点数）。
2. 设置算法参数：根据需要配置遗忘因子（λ，通常接近1）、收敛阈值和最大迭代次数等参数。
3. 可选初始值：可提供一个M×K维的初始混合矩阵估计（K为源信号数量）以加速收敛。
4. 设置采样频率：指定信号的采样频率（Hz），用于结果分析和图形显示。
5. 运行主程序：执行系统主流程，开始信号分离。
6. 获取输出结果：系统将返回估计的源信号矩阵、混合矩阵、性能指标以及可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：建议4GB以上，具体需求取决于信号数据量大小

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，依次实现了观测信号的载入与预处理、投影逼近子空间跟踪算法的执行、混合矩阵与源信号的在线估计与更新、分离性能指标的计算，以及最终结果的可视化展示与输出。