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通过独立组件分析（ICA）的数据分解通常应用于生物物理和神经生理学数据，以删除造影和/或单独的大脑源活性，例如在脑电图（EEG）和fMRI数据中（Makeig等，1995； McKeown等； McKeown等； Makeig等，1995; McKeown et al。，1998）。ICA将数据矩阵作为输入（EEG时间课程或fMRI MAPS）提取组件“激活”（eeg的组件时间课程或fMRI的组件课程），由“ unmixing”矩阵定义。通过取消矩阵的倒数，可以将原始数据矩阵表示为这些组件“激活”的线性组合。但是，ICA作为一种盲源分离方法，不应盲目应用。有几个假设可以证明将独立组件分析（ICA）合理为给定的数据。
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