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基于多维统计分析方法的脑电消噪
被引量：
1
1
作者
吴小培
张道信
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
2002年第4期69-75,共7页
基于二阶统计特性的主分量分析 (PCA)和基于高阶统计特性的独立分量分析(ICA)是两种非常典型的多维统计分析方法。本文对PCA和ICA基本原理进行了简单介绍 ,并结合脑电消噪问题 ,对两种方法的性能和特点进行了比较。实验结果表明 ,在脑...
基于二阶统计特性的主分量分析 (PCA)和基于高阶统计特性的独立分量分析(ICA)是两种非常典型的多维统计分析方法。本文对PCA和ICA基本原理进行了简单介绍 ,并结合脑电消噪问题 ,对两种方法的性能和特点进行了比较。实验结果表明 ,在脑电消噪和特征增强等方面 。
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关键词
多维统计分析方法
主分量
分析
独立分量
分析
统计
信号处理
脑电消噪
脑电图
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职称材料
题名
基于多维统计分析方法的脑电消噪
被引量：
1
1
作者
吴小培
张道信
机构
安徽大学计算智能与信息处理教育部重点实验室
出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
2002年第4期69-75,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目 (6 0 2 71 0 2 4 )
安徽省自然科学基金资助项目 (0 0 4 3 2 1 4)
文摘
基于二阶统计特性的主分量分析 (PCA)和基于高阶统计特性的独立分量分析(ICA)是两种非常典型的多维统计分析方法。本文对PCA和ICA基本原理进行了简单介绍 ,并结合脑电消噪问题 ,对两种方法的性能和特点进行了比较。实验结果表明 ,在脑电消噪和特征增强等方面 。
关键词
多维统计分析方法
主分量
分析
独立分量
分析
统计
信号处理
脑电消噪
脑电图
Keywords
multivariate data analysis
principal component analysis
independent component analysis
statistic signal processing
artifacts cancellation.
分类号
R741.044 [医药卫生—神经病学与精神病学]
TN9 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多维统计分析方法的脑电消噪
吴小培
张道信
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
2002
1
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参考文献
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