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    如何用ICA去除脑电信号中的干扰?

    《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》   独立成分分析(ICA)已经成为脑电信号预处理,特别是去除干扰信号过程中一个标准流程。ICA是一种盲源算法,其通过一定的方法把信号分解成相互独立的多个源信号。尽管ICA算法为研究者去除脑电信号中的干扰源提供了便利,但是在具体运用时带有一定的主观性,因此需要一定的经验才能够鉴别出干扰成分。当然,目前也有一些自动化鉴别干扰成分插件,但是这些插件也只能提供一个参考而已,最后还需要自己的判定。这里,笔者总结一些典型噪声成分的特点,希望对各位朋友有所帮助。    EEGlab中植入了最常用的ICA算法,建议采用EEGlab运行ICA。ICA跑完之后,可以画出每个成分的拓扑图、功率谱曲线等,我们可以依据这些信息鉴别出噪声成分,进而把这些成分去掉。 1.眨眼   眨眼引起的干扰最主要特点是:独立成分的拓扑图主要分布于前端眼部电极,如图1所示。此外,该成分的功率谱曲线没有明显的peak。

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