MATLAB实现基于ICA的多通道脑电信号盲分离演示系统

资 源 简 介

本项目适用于MATLAB初学者，通过模拟多通道脑电信号的真实场景，展示独立成分分析(ICA)算法在盲源分离中的应用。输入混合信号后，系统可分离出α波、眼动等独立成分，并提供直观的可视化结果。

详 情 说 明

基于ICA算法的多通道脑电信号盲分离演示系统

项目介绍

本项目是针对初学者设计的教学演示系统，旨在模拟多通道脑电信号的实际采集场景，展示独立成分分析（ICA）算法在盲源分离中的应用。系统通过生成模拟的混合脑电信号（包含α波、眼动干扰等典型成分），应用ICA算法分离出独立的源信号，并提供直观的可视化对比分析，帮助用户深入理解ICA的基本原理和实现过程。

功能特性

• 模拟信号生成：模拟真实多通道脑电采集环境，生成包含多种典型成分（如α波、眼动、肌电干扰）的混合信号
• ICA盲源分离：采用成熟的独立成分分析算法，实现混合信号的盲源分离
• 信号预处理：包含去均值、白化等预处理步骤，确保分离效果
• 多维度可视化：提供原始信号、分离结果的时域/频域对比展示
• 教学导向设计：界面简洁，流程清晰，特别适合初学者学习ICA原理

使用方法

1. 准备输入数据：系统支持MATLAB矩阵格式的输入文件，包含多通道时间序列数据
2. 运行主程序：执行主函数启动盲分离流程
3. 查看分离结果：系统自动显示原始混合信号与分离成分的对比可视化结果
4. 分析输出数据：获取分离后的独立成分矩阵及相关分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Signal Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持MATLAB图形显示功能

文件说明

主程序文件承担了系统的核心功能实现，主要包括模拟脑电信号的生成、ICA算法的完整执行流程控制、信号预处理操作（去均值与白化处理）、盲源分离计算以及多维度可视化分析（时域波形、频谱特性及对比展示）的生成与呈现。该文件整合了从数据输入到结果输出的全过程，确保用户能够直观地观察和理解ICA算法的实际效果。