基于峰度最大化的ICA信号分离MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于峰度最大化的独立成分分析算法，通过固定点迭代优化信号的非高斯性，可从混合观测中盲源分离出独立成分。适用于信号处理与数据分析领域。

详 情 说 明

基于峰度最大化的独立成分分析（Kurtosis-ICA）信号分离系统

项目介绍

本项目实现了一个基于四阶统计量（峰度）优化的独立成分分析（ICA）算法。系统能够从混合观测信号中盲源分离出相互独立的源信号成分。通过最大化非高斯性（峰度绝对值）的优化准则，采用固定点迭代算法实现高效稳定的信号分离。该系统适用于信号处理、生物医学工程、通信系统等多个领域的盲源分离任务。

功能特性

• 盲源分离能力：无需先验知识即可从混合信号中恢复源信号
• 峰度最大化准则：采用四阶累积量作为独立性度量，优化非高斯性
• 固定点迭代算法：收敛速度快，计算稳定性高
• 完整预处理流程：包含中心化和白化处理，确保算法有效性
• 标准化输入输出：统一的矩阵接口，便于集成和使用

使用方法

输入数据格式

• 数据类型：double型实数矩阵
• 维度要求：行数为混合信号分量数（M），列数为采样点数（N）
• 示例：3×1000矩阵表示3个混合信号，每个信号包含1000个采样点

基本调用方式

% 加载混合信号数据（M×N矩阵） mixed_signals = load('mixed_data.mat');

% 执行ICA分离 [separated_signals, W, A] = ica_kurt(mixed_signals);

输出结果

• separated_signals：分离后的独立源信号估计（M×N矩阵）
• W：估计的分离矩阵
• A：估计的混合矩阵

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 信号处理工具箱（推荐）
• 内存：至少2GB RAM（取决于信号维度）

文件说明

主程序文件实现了完整的独立成分分析流程，包含数据预处理阶段的中心化与白化操作，采用基于峰度最大化的优化算法进行信号分离计算，通过固定点迭代方法求解分离矩阵，最终完成源信号的重构与输出。该文件集成了算法核心功能，提供从混合信号输入到分离结果输出的完整处理链条。