独立成分
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ICA算法
ICA算法The algorithm is equivalent to Infomax by Bell and Sejnowski 1995 [1] using a maximum likelihood formulation. No noise is assumed and the number of observations must equal the number of sources. The BFGS method [2] is used for optimization. The numbe -
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基于全局最优算法的多场景盲源分离系统
该项目旨在实现一个能够应对多种复杂混合情况的盲源分离（BSS）应用平台，核心功能是通过引入全局最优算法解决传统盲源分离方法在处理复杂信号时容易陷入局部极小值的问题。系统集成了遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）和差分进化算法（DE），用于在解空间内搜索最优的解混矩阵，以实现对源信号的最大化提取。项目支持多种混合模型的处理，包括线性瞬时混合模型、考虑传播延迟的卷积混合模型以及复杂的非线性混合场景。在实现过程中，系统首先对观测到的多通道混合信号进行预处理，包含去均值化和白化处理，以消除信号间的相关性并降 -
基于FastICA算法的盲源分离与信号提取系统
该项目实现了经典的快速独立成分分析（FastICA）算法，旨在从多个未知源信号的线性混合观测值中回收出原始的分离信号。系统首先对采集到的多通道混合信号进行预处理，包括零均值化（Centering）和白化处理（Whitening），以消除变量信号间的相关性并统一方差，从而简化后续的ICA估计过程，提高收敛速度。核心分离逻辑采用基于固定点迭代的牛顿法，通过最大化信号的非高斯性（利用负熵的近似值作为对比函数）来逐步寻找最优的分离向量，最终构建解混矩阵。该项目不仅包含了FastICA的核心数学实现代码，还集成了完 -
盲源分离算法集成工具包与信号处理教学平台
本项目是一个基于MATLAB环境开发的盲源分离（Blind Source Separation, BSS）算法集成工具包，旨在为信号处理领域的学习者、研究人员和工程开发人员提供一套系统化、标准化的算法实现参考。盲源分离的核心目标是在缺乏源信号先验知识及混合路径参数的情况下，仅依靠观测到的多路混合信号，通过统计独立性等准则，尽可能地恢复出原始的相互独立的源信号。 项目内容涵盖了盲源分离技术从基础到进阶的多种实现方式，具体包括： 瞬时混合模型分离：集成了经典的FastICA（快速独立成分分析）算法，支持基于负
