盲源分离，基于最大化负熵的盲源分离方法

资 源 简 介

盲源分离，基于最大化负熵的盲源分离方法

详 情 说 明

盲源分离（Blind Source Separation, BSS）是信号处理领域的经典问题，其目标是从混合观测信号中恢复出原始的独立源信号，且无需预先知道混合系统的参数或源信号的先验信息。基于最大化负熵的方法（如FastICA算法）因其高效性和鲁棒性成为主流解决方案之一。

核心思想是通过非线性变换最大化分离信号的负熵（即非高斯性），因为统计独立性与非高斯性密切相关。典型的实现步骤包括：中心化与白化预处理、选择非线性能量函数（如tanh或高斯函数）、通过定点迭代优化分离矩阵。

调试时需注意收敛阈值设置和初始值敏感性，同时可通过对比分离信号的信噪比（SNR）或互信息量评估性能。该方法在脑电信号分析、语音分离等场景中表现出色，但对强噪声或非静态混合环境仍需结合其他技术增强鲁棒性。