开题报告内容：
一、拟解决的问题
脑电信号（Electroencephalography,EEG）的分析和研究在神经科学、心理学、生物医学、大脑意识以及认识等领域发挥着非常重要的作用。然而，EEG信号是一种微弱的电生理信号，在采集过程中易受到各种类型干扰源的影响。因此，如何有效地检测和消除EEG中的各种干扰成分，以提取出真实可靠的EEG信息是非常重要的研究课题。眼电伪迹是存在于EEG信号中的一种最主要的干扰成分。它产生于人体自身，当眨眼或是眼球运动时，会引起较大的电位变化形成眼电(Electrooculography,EOG）。为了避免EOG伪迹的产生，在采集脑电信号时，要求受试者自然放松，尽量减少和避免眨眼和转动眼球。但是长时间要求受试者控制眼部运动是非常困难的。因此，采集到的EEG信号中往往会包含EOG伪迹。盲源分离方法在去除EOG伪迹的同时能够有效保留EEG信息。其中，独立分量分析（IndependentComponentAnalysis，ICA）这种盲源分离方法由于能够取得比较理想的去噪效果，被广泛应用于去除EEG信号中的EOG伪迹。本论文拟研究解决以下问题：针对目前已在生理信号处理中广泛应用的独立分量分析，对其中的一些典型算法（如：JADE、FastICA）进行研究并利用Matlab仿真来检验算法的有效性。
二、采用的研究手段
根据所要做的论文分析，所采用研究手段包括：
①资料的收集：拟参考查阅的资料包括网络信息和实体书面信息。如专业的医药学数据库，维普、cnki；相关专业网站；主要医药杂志；主要药理病理书籍等多方面的资料。网络资源的共享是一大有力工具，通过不同关键词的检索、专业数据库的专业检索、现有调研报告等进行资料的汇集整理，实际纸质刊物上及时更新的信息报道的汇总。
②算法的实现：根据收集的资料，整理的算法，通过Matlab仿真检验算法的有效性。
③资料的整理：根据所做研究课题的具体内容，对所有收集的信息进行整理及数据的汇总统计，并最终整理成。
④资料的分析：结合实际收集的数据，对已有的算法全面分析，对比其有效性，并通过Matlab仿真，得出相对更有效的算法。
三、文献综述
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