基于PCA与ICA的脑电信号处理MATLAB工具箱

资 源 简 介

该MATLAB项目实现脑电信号的高效分离与特征提取，通过主成分分析（PCA）降维预处理去除冗余信息，再结合独立分量分析（ICA）分离源信号。系统适用于多通道脑电数据，提升信号处理效率和特征可解释性，支持神经科学研究与临床应用。

详 情 说 明

基于PCA预处理与独立分量分析的脑电信号分离与特征提取系统

项目介绍

本项目针对脑电信号(EEG)的多通道混合特性，开发了一种结合主成分分析(PCA)与独立分量分析(ICA)的混合信号处理系统。系统首先通过PCA对原始脑电信号进行降维和去相关预处理，有效消除冗余信息并显著提高计算效率；随后应用FastICA盲源分离算法从降维后的信号中分离出相互独立的神经源成分。

该系统能够准确分离脑电信号中的眼动伪迹、肌电干扰等噪声成分，并有效提取与认知活动相关的脑电源信号，为脑电信号分析和脑机接口(BCI)应用提供高质量的数据基础。

功能特性

• PCA预处理：对多通道脑电信号进行降维处理，保留主要信号特征的同时减少数据维度
• ICA盲源分离：采用FastICA算法实现信号源的分离，得到统计独立的神经成分
• 伪迹自动识别：基于成分特征自动识别和标记眼动、肌电等伪迹成分
• 信号重构：去除噪声成分后可重构得到纯净的脑电信号
• 可视化分析：提供完整的处理过程可视化报告，便于结果分析和验证

使用方法

数据准备

将待处理的脑电信号文件(.mat或.edf格式)放置在指定数据目录下。信号应满足：

• 采样率：250-1000Hz
• 通道数量：16-64个电极点位
• 信号时长：5-30分钟连续记录

运行处理

执行主程序文件启动信号处理流程。系统将自动完成以下步骤：

1. 读取并验证脑电信号数据
2. 进行PCA降维预处理
3. 执行ICA独立成分分析
4. 自动识别伪迹成分
5. 生成纯净脑电信号
6. 输出可视化分析报告

结果获取

处理完成后，系统将生成以下输出结果：

• 分离后的独立成分时间序列矩阵
• 各独立成分对应的空间分布图谱
• 伪迹成分自动识别标记结果
• 信号重构后的纯净脑电数据
• 完整的处理过程可视化报告

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱

硬件建议

• 内存：至少8GB RAM（处理64通道数据推荐16GB以上）
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件封装了系统的核心处理流程，实现了脑电信号的完整分析链路。其主要功能包括数据读取与格式验证、PCA降维预处理、ICA独立成分分离、伪迹自动识别与标记、信号重构与质量评估，以及分析结果的可视化生成。该文件通过模块化设计整合了各处理环节，为用户提供一站式的脑电信号分析解决方案。