MATLAB实现的自然梯度法盲信号分离系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用自然梯度法实现瞬时混合盲信号的盲源分离，通过最大化非高斯性或最小化互信息，在未知源信号与混合矩阵条件下高效恢复源信号。系统适用于信号处理与盲分离研究。

详 情 说 明

基于自然梯度法的瞬时盲信号分离系统

项目介绍

本项目实现了一种基于自然梯度优化算法的瞬时混合盲信号分离系统。该系统旨在解决源信号与混合矩阵均未知的盲源分离问题，通过最大化输出信号的非高斯性（或最小化互信息），从观测到的混合信号中恢复出独立的源信号。本方法适用于语音信号、生物医学信号（如脑电EEG、心电ECG）、通信信号等多种瞬时混合场景。

功能特性

• 核心算法：采用自然梯度下降法进行优化，收敛性能优于常规梯度法。
• 独立性度量：支持基于负熵或峰度等非线性统计量作为信号独立性的判据。
• 灵活配置：提供多种可配置的非线性函数（如tanh、cube等），并可设置学习率、迭代次数等参数以适应不同信号特性。
• 性能评估：系统自动计算分离结果的信噪比改善、相似系数等指标，并绘制算法收敛曲线，便于分析与调试。

使用方法

1. 准备数据：将混合信号数据组织为m×n维矩阵（m为观测通道数，n为采样点数）。
2. 参数设置：在调用主函数前，可根据需要设置学习率、最大迭代次数、收敛阈值以及选择的非线性函数类型。
3. 执行分离：运行主程序，算法将自动进行迭代优化。
4. 获取结果：程序输出包括：

* 估计的源信号矩阵（m×n维） * 估计的分离矩阵（m×m维） * 算法每次迭代的目标函数值（收敛曲线数据） * 分离性能的定量评估指标。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本

文件说明

主程序文件整合了盲分离算法的完整流程，其核心功能包括：初始化分离矩阵与算法参数、通过自然梯度法迭代更新分离矩阵、利用非线性函数度量独立性并计算目标函数、判断收敛条件以终止迭代、最终输出分离后的信号与性能指标，并绘制收敛过程图示。