时频分析代码，关于盲源分离的基础知识（BBS）

资 源 简 介

时频分析代码，关于盲源分离的基础知识（BBS）

详 情 说 明

时频分析与盲源分离基础

时频分析是信号处理领域的重要工具，通过将信号在时间和频率维度上展开，揭示非平稳信号的局部特征。常用的方法包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）等，适用于振动分析、语音信号处理等场景。

盲源分离（Blind Source Separation, BBS）的核心目标是从混合信号中恢复原始独立源信号，无需先验知识。典型算法如独立分量分析（ICA），通过假设源信号统计独立，利用高阶统计特性实现分离。

实现思路扩展 预处理：对混合信号进行时频变换，得到时频域表示，增强特征可分性。 分离算法：在时频域应用ICA或其他优化方法，估计分离矩阵。 重构信号：将分离后的时频数据反变换回时域，评估分离效果（如信噪比）。

应用场景：脑电信号去噪、通信干扰消除等。注意需结合实际调整窗函数、分解尺度等参数。