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盲源分离工具箱 - MATLAB信号处理算法实现
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资 源 简 介
本项目提供完整的MATLAB盲源分离工具箱，集成了多种经典与新颖的盲源分离算法。支持信号分离性能评估和可视化分析，是学生和研究人员进行信号处理实验的理想平台。
详 情 说 明
BlindSignalSeparationToolbox（盲源信号分离工具箱）
项目介绍
本项目是一个基于MATLAB的盲源信号分离工具箱，实现了多种盲源分离算法，为学习信号处理领域的学生和研究人员提供完整的盲信号处理实验平台。工具箱集成了经典的独立成分分析(ICA)、非负矩阵分解(NMF)和稀疏成分分析(SCA)等算法，支持对混合信号的分离性能评估和可视化分析，帮助用户深入理解不同分离算法的特点和适用场景。功能特性
- 多算法实现：包含经典和新颖的盲源分离算法
- 性能评估：提供SNR、相似度系数等多种分离性能指标
- 可视化分析：支持分离过程收敛曲线绘制和结果可视化
- 灵活配置：可自定义算法参数和初始分离矩阵
- 易用性强：简洁的接口设计，便于快速上手和实验
使用方法
% 基本使用示例 [separated_signals, mixing_matrix, performance] = main(mixed_signals, source_num, config);% 完整参数设置示例 config.tolerance = 1e-6; config.max_iterations = 1000; config.initial_matrix = eye(source_num); [separated_signals, mixing_matrix, performance, convergence_curve] = main(mixed_signals, source_num, config);
输入参数：
mixed_signals: 观测混合信号矩阵（M×N矩阵，M为通道数，N为采样点数）source_num: 可选的源信号数量参数（标量整数）config: 算法参数配置结构体（包含收敛容差、最大迭代次数等）initial_matrix: 可选的初始分离矩阵（用于特定算法初始化）
separated_signals: 分离后的源信号矩阵（M×N矩阵）mixing_matrix: 分离混合矩阵（M×M方阵）performance: 分离性能指标结构体（包含SNR、相似度系数等评估指标）convergence_curve: 分离过程收敛曲线图（用于算法收敛性分析）
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 信号处理工具箱
- 优化工具箱（部分算法需要）
