谈一谈独立成分分析(ICA)降噪应用时存在的问题

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关键词：降噪、ICA

 

对经常处理脑电信号的朋友来说，降噪是必不可少的环节。眼动、眨眼、肌肉运动、脉搏等噪声会严重污染脑电，严重影响脑电的后续分析。2001年提出的FastICA算法使ICA可以真正稳定地分析数据。独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）发展至今广泛地被用于脑电降噪，利用ICA去除脑电信号中的眼电、心电噪声是很成熟的技术。不过在实际应用ICA算法时会碰到各种问题，比如应用时如何确定独立源个数、如何识别哪些是噪声、反过来如何识别哪些是脑电等等。本文想讨论ICA存在问题，并引出解决部分问题的另一个算法，准确来说是另一类算法，即联合盲源信号分离。本文不会介绍联合盲源信号分离，只是提供一种思想。下面将讨论，上面提出的三个问题。

01如何确定独立源个数。

想必这是使用ICA时最初碰到的问题。因为ICA要求要有多个观测信号才能做盲源分离，对少数电极（一般不超过8个）的脑电信号来说，使用ICA降噪时可能会把脑电成分也同时去除。其实，对于大量电极（一般大于64个）的脑电来说，如何确定独立源个数也是很头疼的问题。如果读者手上有128导通道的脑电数据的话，可以尝试一下将独立成分个数设定为128个。那么很有可能会碰到解混矩阵不收敛的情况，所以说假定独立源个数等于观测信号个数是很鲁莽的。这是为什么呢？其实，脑电信号并没有那么多的独立源，经验上笔者在使用时常常将独立源个数设定为20-30个，而且只去除可以肯定的噪声。我们来深入思考一下，ICA目标是利用信号的不同统计特征，寻找一组混杂信号中原始的或者说独立产生信号的信号发生源。我们可以确定的噪声源，比如眼动的噪声包括眨眼和眼动，也就一个源的两种信号产生模式。再比如心