MATLAB盲源分离工具箱: BlindSourceICA

资 源 简 介

本工具箱提供完整的独立分量分析（ICA）实现，支持FastICA、Infomax、JADE等多种算法，包含自动信号预处理功能，适用于盲源分离任务，代码简洁高效，便于MATLAB用户快速部署。

详 情 说 明

BlindSourceICA - 独立分量分析盲源分离工具箱

项目介绍

BlindSourceICA 是一个专为盲源分离任务设计的 MATLAB 工具箱，提供了完整、高效的独立分量分析实现。本工具箱适用于信号处理、生物医学工程、语音分离等领域的多通道混合信号分离，能够从观测信号中恢复出相互独立的源信号成分。

功能特性

• 多算法支持：集成 FastICA（基于负熵最大化）、Infomax（基于信息最大化）、JADE（基于高阶统计量张量分解）等经典 ICA 算法
• 自动预处理：内置信号去均值、白化处理等预处理流程，确保分离稳定性
• 可视化分析：提供混合信号与分离结果的时域/频域对比可视化
• 性能评估：计算信噪比(SNR)、互信息、相似度指数等分离质量指标
• 灵活输入输出：支持.mat、.csv文件格式及实时音频输入，可导出分离分量和混合矩阵
• 批处理能力：支持批量信号处理与实时分析模式

使用方法

1. 准备数据：将多通道混合信号存储为n×m维矩阵（n为采样点数，m为通道数）
2. 参数设置：指定采样频率、选择ICA算法（默认为FastICA）、设置迭代容差
3. 执行分离：调用主处理函数，自动完成预处理、ICA计算和结果评估
4. 结果获取：获取独立分量矩阵、混合矩阵估计值及性能报告
5. 可视化分析：查看生成的时频域分析图表，导出所需数据格式

示例代码： % 加载混合信号数据 load('mixed_signals.mat'); % 设置参数（采样率1000Hz，使用FastICA算法） params.fs = 1000; params.algorithm = 'fastica'; % 执行盲源分离 results = blind_source_separation(mixed_signals, params);

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（推荐，用于高级指标计算）
• 内存：至少4GB（处理大数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了工具箱的核心处理流程，实现了混合信号的数据加载与校验、自动预处理流程的执行、多种ICA算法的调用与计算、分离结果的质量评估与指标计算、分离分量与混合矩阵的结果输出，以及信号与分量的可视化图形生成功能。该文件作为工具箱的主要入口点，协调各个功能模块的协同工作。