如何用ICA方法识别噪声分量文件.edf在python中？

Question

我正试图从一个癫痫病人的脑电图信号中去除肌肉伪影。为此，我在python中使用了fastICA方法。下图表示独立组件：

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不幸的是，我无法区分与工件对应的组件。有没有办法帮我知道要删除哪些组件？你知道吗

Answer 1

首先你应该知道脑电图信号是什么样子的。我认为在所附的图片中，ICA21、ICA7和ICA2是完全有噪声的数据

Answer 2

考虑到您所拥有的数据，不确定这是否可行，但有一种可能性是将其作为一个受监督的问题。假设你有一些癫痫病人的脑电图和一些非癫痫病人的脑电图。您可以对整个数据集应用ICA分解，然后使用每个组件本身作为特征向量（可能对其进行离散化）来预测类别（即癫痫患者与非癫痫患者）。你知道吗

噪波组件应该没有预测值，因此您可能会发现一组组件的预测值（统计上）明显高于另一组组件。这将需要手动查看每个组件的准确度值并作出主观判断，但作为探索性分析可能会有所帮助。你知道吗

当然，这只有在你有多个病人的数据时才有效。你知道吗