matlab盲源代码CAMNS_program 盲源分离的演示代码（在 Matlab 中） 假设线性瞬时混合。 用法 代码用于 matlab\octave。 因此，请确保在运行代码之前安装它。 只需阅读CAMNS_LP.m文件即可了解如何使用CAMNS_LP(X,N)函数。

由休斯顿大学的 Scot McNeill 为博士开发。 在大卫·齐默曼手下工作。 此版本使用测量数据的分析信号，如下面的第一个参考。 配对步骤被取消。 采用两步 JAD 算法（白化和旋转）。 该版本本质上是对振动响应数据的分析信号应用二阶盲识别 (SOBI) 来估计复杂模式和模态响应。 首先，运行 rand3dof 文件夹中的示例 bmid_3dof_rand.m 或bmid_frame1.m 位于框架文件夹中。 运行 3 DOF 模拟需要控制系统工具箱，否则加载从模拟生成的数据文件。 使用 BID 方法或本工具箱中的任何工具发表的任何作品， 必须引用以下参考文献。 SI McNeill，盲模态识别的分析公式。 接受的论文振动与控制杂志。 SI McNeill，DC Zimmerman，使用联合的盲模态识别框架近似对角化。 机械系统和信号处理 22(7), 1526-1548

EFICA广泛用于信号处理 图形处理！ 盲源分离信号处理的算法

窄带物联网环境中，接收机收到的信号通常为多路混合信号，对单通道接收来说，利用常规盲源分离方法很难实现混合信号的分离和源信号提取。针对这一问题，本文提出了一种利用Kalman滤波算法进行信号估计，解决单通道盲源分离的方法。该方法利用信号间的时序结构，通过Kalman滤波算法对多信号混合中的源信号不断估计并迭代更新，最终得到分离信号。仿真实验结果表明，该方法能有效估计并分离出源信号。

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K-均值聚类法能估计出观测信号聚类直线方向，利用主成分分析（PCA）提取主成分，可以提高直线估计的精准度和鲁棒性。在此思想的指导下，本文提出基于K-均值聚类的势函数法。势函数度量了聚类中心与所有观测点的距离，对势函数求导得到更新聚类中心的迭代公式，利用该公式对K-均值聚类法得到的聚类中心进行调整得到精估计。该算法计算量较小，能有效估计出混合矩阵。仿真实验验证了算法的有效性。

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