MATLAB实现基于统计稀疏分解(SSDP)的欠定盲信号分离系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现统计稀疏分解算法(SSDP)，专门针对欠定盲信号分离问题（传感器数量少于信号源）。系统仅需输入混合观测信号，无需源信号先验知识，即可有效恢复原始信号，适用于通信与生物医学信号处理场景。

详 情 说 明

基于统计稀疏分解（SSDP）的欠定盲信号分离MATLAB仿真系统

项目介绍

本项目是一个用于解决欠定盲信号分离（UBSS）问题的MATLAB仿真系统。系统针对传感器数量少于源信号数量的欠定混合场景，采用统计稀疏分解（SSDP）算法，能够在仅已知观测信号且无源信号先验信息的条件下，实现对原始源信号的有效恢复。系统完整实现了从信号混合建模、稀疏特征提取到信号重构验证的全流程，适用于语音信号、生物医学信号、通信信号等多种信号类型的分离实验。

功能特性

• 欠定模型处理：专门设计用于解决传感器数量少于源信号数量的欠定盲分离问题。
• SSDP核心算法：采用统计稀疏分解算法，实现观测信号的稀疏表示与源信号估计。
• 多信号类型适配：支持语音、生物电信号、通信调制信号等多种类型信号的分离实验。
• 性能定量评估：提供信噪比改善量（ISNR）、相似度系数等多种分离性能指标。
• 完整可视化分析：生成观测信号时频图、分离信号对比图、残差分析图及算法收敛曲线。
• 灵活参数配置：允许用户自定义源信号数量估计、稀疏度参数、迭代次数等关键参数。

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. 设置系统参数：在脚本或函数调用中配置源信号数量估计值、稀疏度参数、迭代次数阈值等。
3. 执行分离算法：运行主程序，系统将自动完成信号分离全过程。
4. 获取输出结果：系统返回K×N维的分离信号矩阵，并输出分离性能指标与可视化结果。

系统要求

• MATLAB版本：推荐使用 MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：需要 Signal Processing Toolbox 和 Statistics and Machine Learning Toolbox。
• 硬件配置：至少4GB内存，处理大规模信号数据时建议8GB以上。

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，其主要功能包括：初始化系统参数与输入数据；调用信号混合模型生成模块；执行统计稀疏分解算法进行盲源分离；计算分离性能指标并对结果进行定量评估；生成各类可视化分析图表及算法分析报告。