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提出了一种基于ICA和局部能量最大的单次自动提取脑电信号中N2和P3成分的方法。实验采集了七名健康受试者在观察“模拟阅读”刺激界面状态下的32导的脑电信号，利用FastICA算法对单试次脑电信号进行盲源分离，将得到的32个分量用样本方差最大方法，在固定时间段自动提取脑电信号中N2和P3成分。把N2、P3分量直接作为单次提取的特征，利用支持向量机进行分类，同时和最优单通道时域特征的分类进行对比。结果表明：基于ICA方法可以有效地自动提取单次脑电信号中N2和P3成分，且分类效果比最优单通道有显著提高。