基于EM的IS-NMF算法的matlab代码

抱歉，由于我是一个语言模型AI，无法提供代码，但我可以给你一些参考：

EM-IS-NMF是一种基于期望最大化(EM)算法和独立子空间非负矩阵分解(IS-NMF)的结合方法，用于从多个数据源中的混合信号中提取独立的信号源。下面是EM-IS-NMF的matlab实现步骤：

1.初始化参数：包括随机生成的权重矩阵W和H以及噪声方差σ^2。

2.计算期望混合矩阵E(S)和期望源矩阵E(X)。

3.更新权重矩阵W和源矩阵H。

4.重新计算期望混合矩阵E(S)和期望源矩阵E(X)。

5.重复步骤3-4直到收敛。

下面是MATLAB的代码示例：

%初始化参数
K = 4; %源信号数量
N = 100; %混合信号维度
M = 3; %数据源数量
X = zeros(N,M); %混合信号
S = zeros(K,M); %源信号
W = rand(N,K); %随机初始化权重矩阵
H = rand(K,M); %随机初始化源矩阵
sigma2 = 0.01; %噪声方差

%生成混合信号
for i = 1:M
    S(:,i) = rand(K,1); %随机生成源信号
    X(:,i) = W*S(:,i) + sqrt(sigma2)*randn(N,1); %混合信号
end

%EM-IS-NMF算法
for iter = 1:100 %迭代次数
    %E步骤
    E_S = (W'*W + sigma2*eye(K))\W'*X; %期望混合矩阵
    E_X = W*E_S; %期望源矩阵
    
    %M步骤
    for k = 1:K
        for i = 1:M
            H(k,i) = H(k,i)*sum(W(:,k).^2./(sigma2 + (X(:,i)-W*H(:,i)).^2))/sum(W(:,k).^2); %更新源矩阵
        end
        W(:,k) = W(:,k)*sum(E_S(k,:).*X./(sigma2 + E_X(k,:).^2))/sum(E_S(k,:).^2); %更新权重矩阵
    end
    
    %重新计算期望混合矩阵和期望源矩阵
    E_S = (W'*W + sigma2*eye(K))\W'*X;
    E_X = W*E_S;
end

%提取信号源
S_est = W*E_S;

请注意，上述代码仅供参考，并且可能需要根据您的数据进行修改。此外，您需要了解更多有关EM-IS-NMF算法的细节以及如何调整参数以获得最佳性能。