MATLAB独立分量分析工具箱(ICA Toolbox) - 信号分离解决方案

资 源 简 介

本MATLAB工具箱提供完整的独立分量分析实现，支持数据预处理（去均值、白化）、多种算法（FastICA、Infomax、JADE等）及结果可视化功能，适用于生物信号、图像处理等领域的混合信号分离。

详 情 说 明

MATLAB独立分量分析工具箱(ICA Toolbox)

项目介绍

本工具箱提供完整的独立分量分析（ICA）算法实现，能够从混合信号中分离出统计独立的源信号。项目基于盲源分离技术，利用高阶统计量分析和优化迭代求解方法，适用于EEG脑电信号分析、图像特征提取、金融数据降维等多种场景。

功能特性

• 数据预处理：支持去均值、白化处理等预处理操作
• 多算法支持：实现FastICA、Infomax、JADE等多种经典ICA算法
• 结果评估：提供相关性分析、信噪比计算等分离效果评估指标
• 可视化功能：生成成分时域波形、频谱图、拓扑分布图等可视化图表
• 格式兼容：支持.mat文件、Excel表格及直接数组输入

使用方法

基本调用

% 载入混合信号数据（M×N矩阵，M为信号维度，N为采样点数） input_data = load('mixed_signals.mat');

% 设置算法参数 options.algorithm = 'FastICA'; options.max_iter = 1000; options.tolerance = 1e-6;

% 执行ICA分析 [components, mixing_matrix, metrics] = ICA_Toolbox(input_data, options);

输出结果

• components：分离后的独立分量矩阵
• mixing_matrix：混合矩阵估计结果
• metrics：分离效果评估指标（信噪比、互信息量）

可视化展示

工具箱自动生成：

• 各独立分量的时域波形图
• 信号频谱分析图
• 成分拓扑分布图（适用于EEG等空间信号）

系统要求

• MATLAB R2018a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）

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心处理流程，包括数据读取与验证、预处理操作（中心化和白化）、ICA算法调度（支持多种盲源分离算法）、结果评估计算以及可视化图表生成等功能，为用户提供一站式的独立分量分析解决方案。