ICA和PCA有着截然不同的目标 PCA试图将最可能的通道活动集合到每个成分中。通常,此活动将多个独立源中的活动相加,剩下的方差由随后的主成分来计算。因此,PCA可以有效地将数据中的最大方差(不管数据源是什么)压缩成任何指定(降低)的维数。 相反,ICA则试图将通道活动分成尽可能多的独立成分。独立的EEG成分通常是一...