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MATLAB ICA-Toolbox：独立成分分析算法工具包
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资 源 简 介
ICA-Toolbox 是一个功能完整的 MATLAB 工具包，提供多种经典 ICA 算法（如 FastICA、Infomax、JADE），支持多维信号盲源分离。包含数据预处理、结果可视化等功能，适用于脑电、语音等信号分析场景。
详 情 说 明
ICA-Toolbox - 独立成分分析Matlab程序工具包
项目介绍
ICA-Toolbox 是一个功能完整的独立成分分析(ICA)Matlab工具包，提供多种经典盲源分离算法的实现方案。该工具包适用于脑电信号处理、图像特征提取、语音信号分离等多个领域的多维信号盲源分离任务，包含从数据预处理到结果评估的完整分析流程。功能特性
- 完整的数据预处理：支持中心化、白化等预处理操作
- 多种ICA算法实现：包含FastICA、Infomax、JADE等经典算法
- 可视化分析：提供成分可视化功能和算法收敛曲线展示
- 性能评估：计算信噪比、互信息等多种分离效果量化指标
- 灵活的参数配置：支持算法选择、收敛阈值、最大迭代次数等参数设置
使用方法
输入要求
- 多维混合信号矩阵：M×N维double数组，其中M为信号维度，N为采样点数
- 可选参数配置：算法选择、收敛阈值、最大迭代次数等
- 可选的参考信号：用于分离性能评估
输出结果
- 分离矩阵（M×M维double数组）
- 独立成分估计结果（M×N维double数组）
- 混合矩阵估计（M×M维double数组）
- 算法收敛曲线图
- 分离性能指标（信噪比、互信息等量化指标）
系统要求
- MATLAB R2016a或更高版本
- 需要安装信号处理工具箱
