快速ICA算法在脑电信号去噪与眼动伪迹分离中的应用

独立分量分析(ICA)是一种强大的信号处理工具，尤其在生物电信号处理领域具有广泛的应用价值。本文主要关注快速独立分量分析（Fast ICA），这是一种对经典ICA方法的优化版本，旨在提高算法的收敛速度，使得在处理复杂信号时能更有效地进行信号分离和特征提取。 ICA的核心理念在于它假设原始信号是由多个独立的成分组成，即使这些成分在观测到的数据中可能被混合在一起。这种“盲源分离”特性使得ICA特别适合于去除脑电信号中的噪声和伪迹，如眼动伪迹，因为这些伪迹通常具有不同于真实脑电活动的统计特性。在脑电图（EEG）数据分析中，眼动伪迹是常见的干扰，它们可能是由眼睛的快速运动产生的，会干扰到神经活动的准确记录。 本文介绍的改进型Fast ICA方法，通过算法优化，能够在处理大规模数据集或长时间序列时显著提升计算效率，同时保持了ICA的基本分离能力。作者们通过仿真研究验证了这一方法的有效性和优越性，结果显示，相比于传统ICA，新方法在去除眼动伪迹时能够获得更好的结果，信号质量得到显著提升，这对于后续的脑电研究和临床诊断具有重要意义。 关键词"独立分量分析"和"快速独立分量分析"突出了文章的核心技术，而"脑电信号"和"眼动伪迹"则强调了应用背景和主要挑战。这篇论文不仅深入探讨了快速独立分量分析的理论原理，还展示了其在实际脑电信号处理中的实用价值，为提高脑电数据分析的精确性和可靠性提供了新的解决方案。