用matlab写一个盲源分离分离振动信号的代码

盲源分离（Blind Source Separation，BSS）是指在不知道信号源的特性的情况下，通过对混合信号进行处理，将多个信号源分离出来的方法。在振动信号处理中，盲源分离可以用于将多个振动源的信号分离出来，以便于后续的分析和处理。

以下是一个用MATLAB实现盲源分离的示例代码，假设有两个振动源分别产生了两个振动信号，这两个信号被混合在了一起，我们需要将它们分离出来：

% 生成两个振动源的信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列
f1 = 5; % 振动源1的频率
f2 = 10; % 振动源2的频率
s1 = sin(2*pi*f1*t); % 振动源1的信号
s2 = square(2*pi*f2*t); % 振动源2的信号

% 混合信号
A = [1.0, 0.5; 0.5, 1.0]; % 混合矩阵
X = A * [s1; s2]; % 混合信号

% 盲源分离
[S, W, P] = fastica(X);

% 绘制分离结果
subplot(2,2,1)
plot(t, s1)
title('Source 1')
subplot(2,2,2)
plot(t, s2)
title('Source 2')
subplot(2,2,3)
plot(t, X(1,:))
title('Mixed Signal 1')
subplot(2,2,4)
plot(t, X(2,:))
title('Mixed Signal 2')

figure;
subplot(2,2,1)
plot(t, S(1,:))
title('Recovered Source 1')
subplot(2,2,2)
plot(t, S(2,:))
title('Recovered Source 2')
subplot(2,2,3)
plot(t, W(1,:))
title('Unmixing Matrix Row 1')
subplot(2,2,4)
plot(t, W(2,:))
title('Unmixing Matrix Row 2')

运行上述代码，将会得到分离后的两个振动源的信号，同时也会得到混合信号和分离矩阵。其中，`fastica()` 是MATLAB中用于盲源分离的函数，它基于独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）算法实现。