MATLAB实现的盲源信号分离系统 - JADE与SHIBBS算法集成

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现了综合性盲源信号分离（BSS）系统，集成了JADE（联合近似对角化）和SHIBBS（统计高阶矩）两种经典算法，能够从混合信号中有效分离独立源信号，适用于信号处理与数据分析场景。

详 情 说 明

基于JADE与SHIBBS算法的盲源信号分离系统实现

项目介绍

本项目设计并实现了一个综合性的盲源信号分离(BSS)系统，集成了两种经典算法：JADE（基于联合近似对角化的独立分量分析）算法和SHIBBS（基于统计高阶矩的信号分离）算法。系统能够从混合观测信号中恢复出原始独立源信号，并提供算法性能对比和可视化分析功能，为信号处理研究与应用提供可靠的工具支持。

功能特性

• 双算法集成：同时支持JADE和SHIBBS两种经典盲源分离算法
• 完整的信号处理流程：包含信号预处理、中心化、白化等前处理步骤
• 全面的性能评估：提供信噪比(SNR)、相似系数等多种量化指标
• 丰富的可视化分析：支持时域-频域对比图和算法收敛曲线展示
• 参数灵活可调：收敛阈值、最大迭代次数等关键参数均可配置

使用方法

输入参数说明

1. 混合信号矩阵：n×m维矩阵，n为信号长度，m为观测通道数
2. 源信号数量：需要分离的独立信号个数
3. 算法选择参数：'JADE'或'SHIBBS'算法标识
4. 收敛阈值：迭代停止条件（默认值：1e-6）
5. 最大迭代次数：算法最大执行次数（默认值：1000）

输出结果

1. 分离信号矩阵：恢复的独立源信号时序数据
2. 混合矩阵估计：估计的混合系统参数
3. 分离性能指标：包括信噪比(SNR)、相似系数等量化指标
4. 对比分析图窗：原始信号/混合信号/分离信号的时域-频域对比
5. 算法收敛曲线：迭代过程中的误差变化轨迹

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计与机器学习工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括混合信号的载入与预处理、源信号数量的自动或手动确定、盲源分离算法的选择与执行、分离结果的质量评估与指标计算，以及各类分析图表的生成与显示。该文件作为整个系统的入口点，协调各功能模块的调用与数据流转，确保信号分离流程的完整执行。