MATLAB实现EEG信号盲源分离：ICA算法详细解析与应用实例

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，专门针对脑电信号（EEG）的盲源分离任务。通过独立成分分析（ICA）算法实现多通道信号分解，包含数据预处理、成分提取和信号重建全流程，附带详细注释适合初学者学习。

详 情 说 明

基于EEG信号的盲源分离：面向初学者的ICA算法实例分析

项目介绍

本项目实现了针对脑电信号（EEG）数据的盲源分离应用，通过独立成分分析（ICA）算法将混合的多通道EEG信号分解为相互独立的源信号成分。项目提供了从数据预处理到信号重构的完整流程，是学习ICA算法在生物信号处理中应用的理想实践案例。

功能特性

• 完整处理流程：包含数据预处理、ICA分解、成分识别和信号重构
• 多维度分析：提供时域波形、拓扑分布、功率谱密度等多种可视化分析
• 性能评估：包含信噪比改善量化评估和分离效果对比
• 教育导向：代码注释详尽，适合初学者学习ICA算法原理和应用

使用方法

1. 准备EEG数据文件（.mat格式），确保数据符合8通道×153600时间点的规格
2. 运行主程序启动分析流程
3. 查看生成的图像结果和数值报告
4. 根据需要调整参数重新分析

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• Signal Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序实现了完整的EEG信号盲源分离流程，包括数据加载与标准化预处理、主成分分析降维处理、基于FastICA算法的盲源分离计算、独立成分的自动识别与分类、分离信号的可视化展示与对比分析、拓扑映射图的生成，以及分离性能的定量评估与报告生成。