多参考信号的ICA方法及其在去除脑电伪差中应用 (2008年)

为消除脑电信号中的心电、眼电等伪差,在已有的不动点算法和带参考信号的独立分量分析算法的基础上,提出了一种多参考信号的独立分量分析方法。该方法通过计算各伪差在各路观测信号中的比重,去除伪差对观测信号的影响,从而得到较为纯净的脑电信号。所提方法相对于传统的 fast ICA算法具有更小的计算量,并且不需要对分离的独立源进行人工干预,同时也是对 ICA-R算法的一种扩展,解决了其只能提取单路源信号的缺点。仿真实验证明该方法更切合实际情况,而且能够更加有效地去除脑电信号中的多个伪差。