在信号处理的神秘世界中，盲源分离（Blind Source Separation</，BSS）如同一盏明灯，照亮了无源信号的探索之路。这一章节深入探讨了在不确定源信号信息或受混合过程影响时，如何通过PCA、ICA和NMF等算法来估测那些隐藏的源信号。
PCA：揭示数据的内在结构</
PCA以其独特的洞察力，通过统计学的魔力，将复杂的数据转化为线性无关的主成分，揭示出大数据背后潜在的规律。在ERP_PCA工具箱中，四阶张量数据的处理如同剥茧抽丝，显著提高了信噪比，使得可视化过程既快速又直观。
ICA：独立成分分析的奥秘</
ICA则是基于信号与观测的神秘联系，模型简化为Z=AS，其中Z为观测信号，A为源信号的混合矩阵。算法如最大非高斯性、极大似然等，各具特色。值得注意的是，ICA的稳定性与分解成分密切相关，ICASSO软件通过Comp_Iq和Coef_Iq这两个关键指标，精确评估算法的可靠性。
ICA在脑电信号分析中的应用尤其值得一提，如眼电伪迹的去除，如眨眼（2.5-5Hz）和水平眼动（前额区极性相反）信号。EEGLAB工具箱提供了强大的ICA去伪迹功能，尽管它未充分考虑稳定性问题，但在成分数选择和分解次数的处理上，它为研究者提供了宝贵的基础。
ICA的自适应性使其需多次运行以确保稳定性，通常在15-50次之间。对于多维度脑电信号，如事件相关电位，张量分解更是大显身手。它通过将多维向量转化为矩阵进行处理，巧妙地揭示了维度之间的交互作用，为复杂信号的深度解析打开了新的可能。