脑电图是人类窥探大脑奥秘的一扇窗户,了解自身奥秘的渴望推动着脑电研究百年来不断地向前发展。脑电信号源的定位问题是脑电研究的核心问题。在临床上,定位问题研究有助于神经性疾病(如病灶性癫痫病)的治疗,在认知科学中,它是研究喜、怒、哀、乐等高级神经活动的有效手段,在中医针灸机理的研究中它也发挥着越来越重要的作用。但因为在对多个脑电信号源进行定位时,相应解的病态程度过大,定位问题的发展遭遇了瓶颈。最近,一种新的信号处理技术——独立分量分析被应用到了脑电信号的处理中。本文设计了一种算法,将独立分量分析应用于脑电信号的分解,利用不同脑电源间的独立性,将不同脑电源产生的头皮电位分开,从而对单个脑电源分别进行定位。本文进行了数值仿真,从理论上证明了算法的可行性,为该方法的实际应用应用提供了依据。本文的研究主要包括下面几个方面:(1)在电场理论的基础上,采用三层同心球头部模型,建立了脑电正演模型。(2)研究了独立分量分析的理论和算法,编写了独立分量分析的FastICA算法、Infomax算法、最大似然算法和主分量分析算法的matlab程序。并对算法之间进行了横向的比较,对算法在实际中进行应用提供了理论依据。(3)运用独立分量分析进行了多发生源脑电信号的分离,并衡量了算法的性能,证明可以用于等效偶极子定位。考虑到独立分量分析算法在抗噪声方面的不足,针对不同情况提出两种一直噪声的方法,但还有待完善。另外针对偶极子旋转的复杂状况,提出了适量分解的方法,并仿真得出了较好的结果。本文中实验和仿真得到的结论反映了独立分量分析理论应用于脑电偶极子源的定位提供了理论基础。