標題: Matlab盲源分離的一個小程序 [打印本頁]
作者: 壁虎歸來    時間: 2018-3-13 16:06
標題: Matlab盲源分離的一個小程序
matlab盲源分離的一個小程序。。。

源程序如下:
  1. %以下程序調用ICA，輸入觀察信號，輸出為解混合信號
  2. function Z=ICA(X)
  3. %-------------去均值------------
  4. [M,T] = size(X); %獲取輸入矩陣的行/列數，行數為觀測數據的個數，列數為采樣點點數
  5. average= mean(X')';  %按行取均值
  6. for i=1:M
  7.     X(i,:)=X(i,:)-average(i)*ones(1,T);
  8. end
  9. %------------白化--------------
  10. Cx = cov(X',1);    %計算協方差矩陣Cx
  11. [eigvector,eigvalue] = eig(Cx); %計算Cx的特征值和特征向量
  12. W=eigvalue^(-1/2)*eigvector';   %白化矩陣
  13. Z=W*X;   %正交矩陣

  15. %-------------迭代-------------
  16. Maxcount=10000;        %最大迭代次數
  17. Critical=0.00001;   %判斷是否收斂
  18. m=M;                %需要估計的分量的個數
  19. W=rand(m);
  20. for n=1:m  
  21.     WP=W(:,n);  %初始權矢量（任意）
  22. %     Y=WP'*Z;
  23. %     G=Y.^3;%G為非線性函數，可取y^3等
  24. %     GG=3*Y.^2;  %G的導數
  25.     count=0;
  26.     LastWP=zeros(m,1);
  27.     W(:,n)=W(:,n)/norm(W(:,n));%單位化一列向量
  28.     while abs(WP-LastWP)&abs(WP+LastWP)>Critical %兩個絕對值同時大于收斂條件
  29.         count=count+1;   %迭代次數
  30.         LastWP=WP;       %上次迭代的值
  31.        % WP=1/T*Z*((LastWP'*Z).^3)'-3*LastWP;
  32.         for i=1:m     
  33. WP(i)=mean(Z(i,:).*(tanh((LastWP)'*Z)))-(mean(1-(tanh((LastWP))'*Z).^2)).*LastWP(i);%更新
  34.         end
  35.         WPP=zeros(m,1);%施密特正交化
  36.         for j=1:n-1
  37.             WPP=WPP+(WP'*W(:,j))*W(:,j);
  38.         end
  39.         WP=WP-WPP;
  40.         WP=WP/(norm(WP));

  42.         if count==Maxcount
  43.             fprintf('未找到相應的信號');
  44.             return;
  45.         end
  46.     end
  47.     W(:,n)=WP;
  48. end
  49. Z=W'*Z;
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