独立分量分析在生物医学信号处理中的应用

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2、://www.verylib.com.cn本次文章生成时间：2009-12-119:07:34文章内容从第二页开始！请将本站向您的朋友传递及介绍！生物医学工程研究JournalofBiomedicalEngineeringResearch独立分量分析在生物医学信号处理中的应用赵浩，周卫东，钟凌惠(山东大学信息科学与工程学院，山东济南250100)摘要：独立分量分析是盲信号处理领域的研究热点，是盲信号处理的重要组成部分。介绍了独立分量分~-(ICA)的基本模型、数学原理、研究进展，以及"-3前广泛

3、应用的FastICA算法，着重论述了ICA在生物医学信号处理中的应用，提出了存在的问题和进一步研究的方向。关键词：独立分量分析；盲源分离(BSS)；生物医学信号；脑电中图分类号：R318；TN911．23文献标识码：A文章编号：1672—6278(2003)04—0056—05ApplicationsofIndependentComponentAnalysis(ICA)inBiomedicalSignalProcessingZHAOHao，ZHOUWei—dong，ZHONGLh,g—hui(C

4、ollegeofInformationScienceandEngineering，ShandongUniversity，ShanclongJ／nan250100，Ch／na)Abstract：Theindependentcomponentanalysis(ICA)isahotissueinthefieldofblindsignalprocessing，anditformsthemostpartofblindsourceseparation．Thebasicmodel，mathematicalpr

5、inciples，recentachievementsofICA，andthepopularFastICAalgorithmareintro。duced．SeveralICAapplicationsonthebiomedicalsignalprocessingispersentod，andthefacingproblemandthedirectionofICAresearcharediscussed．Keywords：Independentcomponentanalysis；Bhndsource

6、separation；Biomedicalsignal；EEG法[、Hyv&6nen的定点ICA算法[]与Cardoso的1引言JADE算法[5l。独立分量分析(independentcomponentanalysis，2ICA模型ICA)是基于信号高阶统计量的信号处理方法，其基本含义是将多道观测信号按照统计独立的原则通过设有m个未知的源信号s(t)，i=1～m，构成优化算法分解为若干独立成分，前提是各源信号为一个列向量s(t)=[sl(t)，s2(t)，⋯，sm(t)]，设彼此统计独立的非高斯

7、信号。与主分量分析(prin—4是一个n×m维矩阵，一般称为混合矩阵(mixingcipalcomponentanalysis，PCA)相比，ICA不仅实现了matrix)。设(t)：[l(t)，2(t)，⋯，(t)]是由信号的去相关，而且要求各高阶统计量独立。n个观测信号(t)，i=1～n构成的列向量，n(t)1994年，Comonl_lJ系统地分析了瞬时混迭信号为n维附加噪声，其瞬时线性混合模型(图1)表示盲源分离问题，提出了ICA的概念与基本假设条件，为下式：并基于累积量直接构造了目标函数

8、，进而指出ICA(t)=As(t)+n(t)，n≥m(1)是PCA的扩展和推广。20世纪90年代中期，Bell和一般情况下，噪声可以忽略不计。则ICA模型Sejnowski[J提出随机梯度下降学习算法，即最大熵可以简化为：ICA算法(Infomax—ICA)。近年ICA在众多领域得(t)=As(t)，n≥m(2)到广泛应用，主要得益于Lee等提出的扩展ICA算ICA的命题是：对任何t，根据已知的(t)在4基金项目：山东大学跨学科预研基金资助项目作者简介：赵浩(19r76__)男，在读硕士研究生，