摘要
摘要：在脑电信号的采集和处理过程中，常常受到各种噪声伪迹的干扰。本文将独立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）技术应用在脑电信号的眼电噪声分离问题上。本文分别使用四种常用的ICA算法：二阶盲识别(SOBI)、Hyvarinen不动点算法(FastICA)、Infomax和联合逼近特征矩阵对角化(JADE)用于脑电信号的眼电伪迹分离，并使用MATLAB作为实验平台，采用格茨数据集2a，针对四种算法的运行时间及分配内存进行了实验对比。实验结果表明，SOBI算法的MATLAB实现表现了最好的综合性能。相较其他三个ICA算法，SOBI算法能够在分配内存较小的情况下快速准确地去除脑电信号中的噪声。
出版日期
2022年06月26日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
