MATLAB矩阵分解算法对比系统：NMF、ICA及其改进方法实现与评估

资 源 简 介

本项目集成实现了NMF、ICA及其多种改进算法（稀疏NMF、正交NMF等），支持标准数据集和自定义数据输入，可系统对比不同算法的分解精度、收敛速度和计算复杂度，为信号源分离研究提供完整的MATLAB解决方案。

详 情 说 明

基于NMF、ICA及其衍生方法的矩阵分解与信号源分离算法对比系统

项目介绍

本项目整合并实现了传统的非负矩阵分解（NMF）、独立成分分析（ICA）以及多种改进型NMF算法（如稀疏NMF、正交NMF等），构建了一个完整的算法对比分析系统。系统能够通过标准数据集和用户自定义输入数据，全面评估不同算法在矩阵分解与信号源分离任务中的性能表现，包括分解精度、收敛速度、计算复杂度及信号分离效果。系统提供可视化分析界面，支持算法参数灵活调节和结果定量评估，为研究者提供直观、可靠的算法选择依据。

功能特性

• 算法集成：实现了经典NMF、FastICA以及多种约束型NMF算法（稀疏约束、正交约束等）。
• 数据输入灵活：支持加载标准测试数据集（如音频频谱图、人脸图像集、基因表达矩阵）以及用户自定义的非负矩阵数据（支持.mat和.csv格式）。
• 参数可配置：允许用户灵活设置算法关键参数，如迭代次数、稀疏权重、收敛阈值等。
• 性能评估全面：提供重构误差、运行时间、稀疏度等多种性能指标的计算与对比。
• 结果可视化：生成基矩阵与系数矩阵的可视化图、源信号恢复对比图、成分空间分布图等。
• 定量分析报告：输出包含相似度指数、信噪比提升值等定量数据的评估报告。

使用方法

1. 准备数据：将标准数据集或自定义数据文件（.mat或.csv）放置在指定数据目录下。自定义数据需确保为非负矩阵，且维度符合算法要求。
2. 配置参数：运行系统后，在主界面或配置文件中设置希望对比的算法列表及各自的关键参数。
3. 执行分析：启动分析流程，系统将自动运行所选算法，进行矩阵分解与信号分离。
4. 查看结果：分析完成后，系统将展示可视化结果（如成分图、分离信号对比图）和性能对比报告。所有结果文件（矩阵、报告、图片）将保存在指定输出目录。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox (部分算法依赖)

文件说明

main.m 文件作为整个系统的入口与总控流程，主要负责实现算法的调度、核心计算任务的执行以及最终结果的组织与展示。其具体功能包括：初始化系统环境与路径，提供界面或接口供用户选择算法、加载数据并设置参数，依次调用不同的矩阵分解算法对输入数据进行处理，集中计算各算法的性能评估指标，并协调绘图模块生成结果可视化图表及定量评估报告。