基于Informax ICA的脑电信号特征提取与识别系统-MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供了一套完整的脑电信号处理MATLAB解决方案，采用Informax独立成分分析（ICA）算法实现多通道脑电信号的盲源分离，通过信号预处理、成分提取和统计分析有效识别与大脑活动相关的生理或病理特征。

详 情 说 明

基于Informax ICA的脑电信号特征提取与识别系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的脑电信号处理系统，采用Informax独立成分分析（ICA）算法对多通道脑电信号进行盲源分离。系统能够有效提取与大脑活动相关的独立成分，并通过统计分析识别其中的生理或病理特征，适用于脑电信号噪声去除、伪迹识别及神经活动模式分析等科研和临床场景。

功能特性

• 多格式支持: 支持.edf、.set等常见脑电数据格式输入
• 完整处理流程: 包含信号预处理、ICA分解、成分筛选和结果可视化全流程
• Informax ICA算法: 采用信息最大化准则实现高效的盲源分离
• 智能成分筛选: 基于统计特征（峰度、贡献率等）自动识别有意义的成分
• 丰富可视化输出: 提供独立成分时间序列、空间拓扑图、功率谱密度图等多种可视化结果
• 专业报告生成: 自动生成成分特征统计报告和伪迹剔除后的纯净信号

使用方法

1. 准备数据: 将脑电数据文件（.edf或.set格式）放置在指定数据目录
2. 参数配置: 根据需求调整预处理参数和ICA分析参数
3. 执行分析: 运行主程序开始信号处理流程
4. 结果查看: 在输出目录查看分离成分、可视化结果和统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具备数据读取与格式解析、信号预处理（包括滤波、去趋势、坏道剔除等基础操作）、Informax ICA算法执行、独立成分的自动筛选与评估、多维度结果可视化生成以及纯净脑电信号重构与输出等关键功能。该文件通过模块化设计实现了从原始脑电数据到最终特征识别的完整自动化处理。