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针对fM RI数据信噪比低、数据量大的特点，将Pearson分布族应用于独立成分分析算法中，提出基于Pearson系统的独立成分分析算法。增加非线性函数生成器，改进调整步长的方法，能根据观测数据自适应地估计非线性函数。改进的算法与原ICA算法相比，运行速度时间缩短，在fM RI信号分离中取得了较好的效果。将该算法应用于颜色和形状的特征捆绑认知中，得出参与捆绑认知的各大脑区域的主要作用，为建立视觉特征捆绑的认知模型提供理论基础。