独立分量分析(ICA)是统计信号处理近年来的一项发展。顾名思义,这是一种分解技术,其特点是把信号分解成若干相互独立的成分。 详细内容请看下文独立分量生物医学运用。

主分量分析(PCA)和奇异值分解(SVD)是人们较熟悉的分解信号的线性代数方法,ICA与它们的主要不同之处表现在:

(1)后者只要求分解出来的各分量互相正交(不相关),但并不要求它们互相独立。用统计信号处理的语言来表达,即:后者只考虑二阶统计特性,而前者则要更全面考虑其概率密度函数的统计独立性。

(2)后者按能量大小排序来考虑被分解分量的重要性。这样的分解虽然在数据压缩和去除弱噪声方面有其优点,但分解结果往往缺乏明确的生理意义。前者虽然分解出的分量其能量大小存在不确定性,但当测量值确实是由若干独立信源混合而成时,分解结果往往具有更好的生理解释。由于测得的生理信号往往是若干独立成分的加权迭加(例如,诱发脑电总是被自发脑电所淹没,而且常伴随有心电、眼动、头皮肌电等干扰),此ICA是一项值得注意的分解方法。

此外,神经生理研究认为,人类对认知、感知信息的前期处理有“去冗余”的特点。ICA在这方面也表现出类似特性,因为互相独立的分量之间互信息是最少的。ICA是伴随着盲信号处理,特别是盲信源分离发展起来。其研究热潮方兴未艾,也正在引起生物医学工程界的注意,IEEETransBME正在组织出版以它为重点的专辑。就国际范围看,以下几个研究单位目前工作比较领先:(1)美国加州大学生物系计算神经生物学实验室,(2)日本Riken脑科学研究所脑信息研究室,(3)芬兰赫尔辛基工业大学计算机及信息科学实验室,目前发表有关文献较多的刊物有IEEETrans的SP和NN以及NeuralComputation等。本文目的是对ICA的原理、算法及应用作一简述,以引起国内同行对它的关注。将侧重于概念说明,而不追求数学上的严谨性。

编辑老师为大家整理了独立分量生物医学运用，希望对大家有所帮助。

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