Fast ICA 雑音除去

独立成分分析で雑音除去する方法は・・・たぶん主観に基づくものだと思います。
topographyの分布や波形を見てN番目の独立成分が雑音であると判断すれば、 混合行列のN列目を省けは雑音除去できる筈です。 ただしチャンネル数が多いと独立成分分析の計算時間が相当かかるので、 結局主成分分析をして次元を減らしておくという過程が必要になります。

もともとの波形です。

以下の条件で独立成分分析を行いました。
Reduced dimension=8 Approach=deflation Number of ICs=8 Nonlineality=gauss


第６・７独立成分が雑音であるとします。
まず、第１〜８主成分からなる波形を表示します。
MEG=dewhiteningMatrixaef*whitesigaef;
figure;plot(time,MEG,'k');axis tight;
set(gcf,'color',[1,1,1]);grid on;

雑音と思われた独立成分を除去し、復元した脳磁図信号を示します。
k=1:8;k([6,7])=[];
MEG=Aaef(:,k)*ICaef(k,:);
figure;plot(time,MEG,'k');axis tight;
set(gcf,'color',[1,1,1]);grid on;

雑音が減っています。
rank(MEG)
ans=6
だそうです。