《表1 各独立信号去噪效果指标》

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《基于快速独立分量分析的脑电信号去噪方法研究》

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最后对上述混合的观测信号通过行快速独立分量分析进行分解。当把信号进行混合后，信号被噪声污染，显然已经看不出原来的信号特征。而当把混合后的信号通过快速独立分量分析方法进行处理后，可以比较完美地把原始信号分离开来，得到原始的信号，如图1所示。为了证明该去噪方法的可靠性，采用SSIM这个指标来判断去噪效果的好坏，通过返回评价指标来进行判断。返回数值越大，代表去噪效果越好（最大为1），失真程度越小。由表1可知，信号经去噪处理后，指标数值SSIM分别为0.993 2，0.987 6，0.993 5，0.986 4，都近似为1，说明快速ICA算法去噪效果良好。从而证明了该方法具有良好的去噪效果，即该思路合理可靠。