MATLAB盲信号处理仿真系统：混合模型与盲分离算法实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现盲信号处理的前两章内容，涵盖信号混合模型构建、经典盲分离算法（如ICA、EVD）仿真实验，支持多通道信号生成与分离效果评估，并提供性能指标计算功能，适用于理论验证与教学演示。

详 情 说 明

盲信号处理理论验证与仿真系统

项目介绍

本项目致力于盲信号处理领域的数学建模与仿真验证，重点实现前两章的核心内容：信号混合模型与盲分离基础算法。系统通过构建多通道混合信号模型，实现多种经典盲分离算法，并提供完整的分离效果评估与可视化分析，为理论研究与算法验证提供完整的仿真实验平台。

功能特性

• 信号混合建模：支持多种源信号类型（模拟信号/实际采集信号）的混合模型构建，可随机生成或指定混合系数
• 盲分离算法库：实现ICA（独立成分分析）、EVD（特征值分解）等经典盲信号分离算法
• 性能评估体系：提供信噪比（SNR）、信号干扰比（SIR）、相关系数等多维度分离性能指标计算
• 可视化分析：生成算法收敛曲线、信号时频对比图、混合矩阵估计结果等丰富图表
• 参数化配置：支持算法参数灵活配置（迭代次数、收敛阈值、学习率等）及信号采样参数设置

使用方法

1. 准备源信号：输入多通道时序信号矩阵（支持模拟生成或实际采集数据）
2. 配置混合参数：设置混合矩阵参数（随机生成或指定混合系数）
3. 选择算法参数：根据需求配置算法运行参数（迭代次数、收敛阈值等）
4. 执行分离处理：运行主程序完成信号分离与性能分析
5. 查看输出结果：获取分离信号矩阵、性能指标报告及可视化图表

系统运行后将输出分离信号矩阵、详细的性能评估报告，并自动生成算法对比分析图表和信号可视化结果。

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（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大规模信号时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括信号混合模型构建、盲分离算法调用、性能指标计算和结果可视化输出。具体实现了从信号输入到结果展示的完整处理链路，协调各功能模块完成盲信号处理的仿真验证任务。该文件作为系统的主要入口，集成了参数配置界面和自动化分析流程，用户可通过修改配置参数快速进行不同场景下的仿真实验。