用MATLAB画盲源分离方向图，一个线性调频信号源两个压制干扰信号

盲源分离旨在从混合信号中分离出源信号，因此需要先生成混合信号，然后使用盲源分离算法进行处理。下面是一个简单的MATLAB示例代码，用于生成一个包含一个线性调频信号源和两个压制干扰信号的混合信号，并使用基于方向图的盲源分离算法进行处理。

% 生成混合信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f1 = 50; % 线性调频信号源频率范围
f2 = 100; % 压制干扰信号1频率
f3 = 150; % 压制干扰信号2频率
s1 = chirp(t, 0, 1, f1); % 线性调频信号源
s2 = sin(2*pi*f2*t); % 压制干扰信号1
s3 = sin(2*pi*f3*t); % 压制干扰信号2
X = [s1; s2; s3]; % 源信号矩阵
A = randn(3); % 混合矩阵
Xa = A*X; % 混合信号

% 盲源分离
N = 3; % 源信号数量
pos = (0:N-1)'; % 线性阵列位置
P = beamforming(pos, Xa, fs, -90:0.1:90); % 计算方向图
[d, idx] = findpeaks(P, 'SortStr', 'descend', 'NPeaks', N); % 找到峰值
theta = -90 + 0.1*(idx-1); % 计算方向角
Aest = exp(-1j*2*pi*(0:N-1)'*sin(theta*pi/180)); % 估计混合矩阵
Xest = Aest\Xa; % 估计源信号

% 可视化结果
figure;
subplot(2,2,1);
plot(t, X(1,:), t, X(2,:), t, X(3,:));
title('源信号');
legend('线性调频信号', '干扰信号1', '干扰信号2');
subplot(2,2,2);
plot(t, Xa(1,:), t, Xa(2,:), t, Xa(3,:));
title('混合信号');
subplot(2,2,3);
plot(t, Xest(1,:), t, Xest(2,:), t, Xest(3,:));
title('估计源信号');
subplot(2,2,4);
plot(-90:0.1:90, P);
hold on;
plot(theta, d, 'r*');
title('方向图');
xlabel('方向角');
ylabel('幅度');

这个示例代码中，使用了线性调频信号和两个正弦波信号作为源信号，并随机生成混合矩阵。使用beamforming函数计算混合信号的方向图，并找到峰值来估计源信号的方向。根据估计的方向角，可以计算出估计的混合矩阵，并使用逆运算来估计源信号。

需要注意的是，这个示例代码只是一个简单的演示，实际应用中需要根据具体情况选择合适的盲源分离算法和参数。