基于独立分量分析去除肌电信号中的工频干扰及其谐波分量ICA

资 源 简 介

基于独立分量分析去除肌电信号中的工频干扰及其谐波分量ICA

详 情 说 明

在生物医学信号处理领域，肌电信号（EMG）的采集常受到工频干扰（50/60Hz）及其谐波分量的污染。独立分量分析（ICA）作为一种盲源分离技术，能够有效解决这一难题。

工频干扰表现为特定频率的周期性噪声，传统滤波器虽然可以抑制基频干扰，但会同时损伤相同频段的肌电有效成分。ICA的创新性在于：假设观测信号由若干独立源线性混合而成，通过解混矩阵重构出统计独立的成分。对肌电信号而言，工频噪声与生理信号具有独立性，这正是ICA的适用前提。

典型处理流程包含信号中心化、白化预处理，而后通过FastICA等算法迭代优化分离矩阵。关键优势在于：1）无需预先知道干扰频率；2）能同步消除各次谐波；3）保留肌电信号的瞬态特征。实际应用中需注意通道数需大于源信号数，且肌电信号的非高斯性恰好满足ICA的分离条件。

该方法已成功应用于表面肌电（sEMG）采集系统，相比传统陷波滤波器，信噪比提升显著。未来可结合小波变换处理非平稳干扰，或引入卷积ICA应对时延混合场景。