独立分量分析(independent component analysis,ICA)方法是从一组观测信号中提取统计独立分量的方法.因为用这种方法分解出的各信号分量之间是相互独立的,而测得的脑电信号往往包含若干相对独立的成分,所以用它来分解脑电信号,所得的结果更具有生理意义,有利于去除干扰和伪差.本文简要地回顾了ICA的发展历史和主要算法,综述了它在脑电信号处理中的应用及研究进展,并指出了需要进一步研究解决的问题.