稀疏盲源分离与稀疏成分分析：一种处理欠定问题的方法-MATLAB实现

简介：
本文章介绍了一种使用MATLAB实现的稀疏盲源分离及稀疏成分分析方法，特别针对欠定混合问题的有效解决提供了解决方案。 我们提出了一种改进的稀疏分量分析（SCA）方法，并对其进行了详细研究。虽然该方法之前仅在理论框架内定义过，但目前还没有完整的算法实现。我们的工作是对这一缺失部分进行补充，开发出一种自动化的完整算法，并将其应用于机械工程中的模态识别问题。 值得注意的是，本软件专门针对振动信号设计，不适用于语音信号处理。若要扩展其应用范围以涵盖语音信号，则需要对混合矩阵估计方法做出相应调整。 此外，请注意我们的研究成果已经提交给《冲击与振动》期刊进行审稿。由于SCA基于瞬时混合法模型，在数据处理过程中无法应对有延迟的传感器信息，因此只能用于无时间滞后情况下的数据分析。鉴于此特性，我建议在实验中使用刚性结构而非柔性结构记录的数据来获取更准确的结果。 希望这些改进能够为机械工程领域的模态识别提供更为有效的解决方案，并期待与同行分享更多关于SCA方法的研究进展和应用经验。