MATLAB实现基于JADE算法的盲源分离系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了JADE盲源分离算法，能够有效从混合信号中恢复独立源信号。适用于信号处理、通信等领域，提供高效的盲源分离解决方案。

详 情 说 明

基于JADE算法的盲源分离系统

项目介绍

本项目实现了一个基于JADE（联合近似特征矩阵对角化）算法的盲源分离系统。JADE算法是一种经典的独立成分分析（ICA）方法，能够从多个观测到的混合信号中恢复出未知的源信号，而无需关于源信号或混合过程的先验知识。该系统适用于生物医学信号（如EEG）、语音信号、通信信号等多种场景的盲源分离任务。

功能特性

• 信号预处理：提供中心化、白化等预处理功能，为分离算法提供良好的输入条件
• JADE核心算法：实现基于联合近似对角化的高效盲源分离
• 性能评估：提供信噪比改善程度、互信息等多种指标评估分离效果
• 灵活参数配置：支持自定义最大迭代次数、收敛容差等算法参数
• 混合矩阵估计：同时估计混合矩阵，便于分析信号混合过程

使用方法

1. 准备输入数据：将混合信号组织为N×T的实数矩阵格式（N为通道数，T为采样点数）
2. 配置参数：根据需要设置预处理选项、最大迭代次数、收敛容差等参数
3. 运行分离算法：执行主程序进行盲源分离处理
4. 获取输出结果：

- 分离后的源信号矩阵（N×T） - 估计的混合矩阵（N×N） - 分离性能评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 建议内存4GB以上，处理大规模信号时需更大内存

文件说明

项目的核心入口实现了完整的盲源分离流程控制，包括信号数据的读取与验证、预处理步骤的执行、JADE分离算法的调用、结果的可视化展示以及分离性能的量化评估。该入口模块协调各个功能组件的工作，确保从混合信号输入到分离结果输出的完整处理链路高效运行。