基于MATLAB的振动信号盲源分离SCA算法实现

资 源 简 介

本项目提供一种改进的稀疏分量分析（SCA）算法，专用于振动信号的欠定盲源分离问题。通过优化混合矩阵估计与源信号恢复流程，提升分离精度与自动化程度，适用于机械故障诊断等工程场景。

详 情 说 明

基于稀疏分量分析的振动信号盲源分离自动化算法

项目介绍

本项目实现了一种改进的稀疏分量分析（SCA）算法，专门用于解决振动信号处理中的欠定盲源分离问题。传统方法通常需要人工干预调整参数，本算法通过优化混合矩阵估计和源信号恢复过程，实现了全自动处理流程。算法在计算效率和分离精度方面均有显著提升，同时具备良好的扩展性，可通过调整混合矩阵估计模块适配语音信号处理场景。

功能特性

• 全自动化处理：内置优化参数，无需手动调整阈值和迭代次数
• 改进的混合矩阵估计：采用自适应优化策略，提高估计精度
• 高效的源信号恢复：基于L1范数最小化方法，保证稀疏解的质量
• 多维度输出：提供源信号估计、混合矩阵、分离精度指标及可视化结果
• 良好扩展性：模块化设计便于算法改进和跨领域应用

使用方法

基本调用

% 输入多通道振动信号数据（矩阵形式） input_signals = load_vibration_data(); % 每列为一个传感器通道

% 执行盲源分离 [estimated_sources, mixing_matrix, metrics] = main(input_signals);

参数配置（可选）

% 自定义参数设置 params.signal_length = 1000; % 信号长度 params.sparsity_threshold = 0.1; % 稀疏度阈值 params.max_iterations = 500; % 最大迭代次数

% 带参数调用 results = main(input_signals, params);

输出结果

• estimated_sources：估计的源信号矩阵（每行对应一个分离出的源信号）
• mixing_matrix：估计的混合矩阵
• metrics：分离精度指标（信噪比改进值、稀疏度一致性等）
• 可选生成分离效果对比图

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Optimization Toolbox

文件说明

主程序文件实现了完整的盲源分离处理流程，主要包括振动信号预处理、混合矩阵的自动估计与优化、基于稀疏约束的源信号恢复算法、分离性能指标计算以及结果可视化功能。该文件整合了所有核心算法模块，提供统一的调用接口，支持默认参数自动处理和用户自定义参数两种工作模式。