上传盲源分离matlab代码，希望有用。 盲源分离（Blind Source Separation, BSS）问题是20世纪80年代提出的，Jutten在90年代初给出严格的数学描述。其真正被重视只是近10年的事。盲源分离的研究涉及到人工神经网络、统计信号处理和信息论的有关知识，现在已成为人工神经网络的重要发展方向之一。盲源分离的开拓性研究起源于Jutten与Herault于1991年的论文。P. Comon首先提出了盲源分离的独立分量分析(Independent Component Analysis，ICA)方法。A. J. Bell和T. J. Sejnowsk在盲源分离算法的发展史上作出了重要贡献，带动了后续的研究工作。国内关于盲源分离的研究最早始于1997年，主要集中在电信传输信号的盲识别上。

FastICA算法的matlab实现，内含人工信号的加噪合成、去均值、白化处理。利用fastICA算法实现多信号的盲源分离

FastIca盲源分离算法(Matlab编写)，算法比较精简，带有详细注释。算法步骤可以查找FastIca的相关文献。

本文给出了一种基于特征矩阵联合近似对角化（JADE， Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices）的共形阵列信号DOA估计算法。该算法首先对接收数据进行白化处理，利用白化后的数据构造四阶累计量矩阵，通过对特征矩阵联合近似对角化获得流形矢量矩阵的估计，从而实现信号的DOA估计。算法对阵列形状限制小，无需谱峰搜索。以圆台共形阵列为例，通过仿真实验验证了算法的有效性。

采用自然梯度算法处理典型的盲信号分离问题。

转：bofill的经典欠定盲源分离算法，以及算法对应的论文。

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典型相关分析的多变量版本，也是联合盲源分离算法的典型算法之一

为了提高单通道盲源分离性能，首先由单路信号利用经验模态分解得到一系列本征模函数分量组合成多路信号；其次针对存在模态混叠的本征模函数分量，提出利用信号周期性构造其多路信号，并利用独立分量分析消除模态混叠的有效方法；然后利用互相关性消除上述步骤所得到的多路信号中的虚假分量，并将剩余的分量信号与观测信号构成新的多路信号；最后利用Fast-ICA（fast-indepe

文中分别采用经验模态分解（EMD），变分模态分解（VMD）两种预处理方法，使单通道观测信号由欠定信号转为正定或超定从而解决其“非欠定”限制，并对此两种预处理方法进行仿真实验对比验证，研究表明，不同的预处理方法会影响信号盲分离的结果，寻找一种高效、快速的预处理方法是解决欠定盲信号分离的关键，且仿真实验结果表明，VMD预处理方法更具优越性。