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基于K近邻互信息估计的EEG伪迹消除方法
被引量：
5
1
作者
何海洋
罗志增
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第6期255-260,共6页
针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹,提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法。在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上,运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离,同时采用信号间互相关系数和互信息...
针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹,提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法。在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上,运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离,同时采用信号间互相关系数和互信息量作为指标,分析伪迹分离程度。与Extend Infomax、FastICA 2种常见盲源分离算法的对比结果表明,运用MILCA算法对脑电信号中的眼电及心电伪迹的分离结果最理想。
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关键词
脑电信号
盲源分离
K近邻
互信息
最小相依成分分析
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题名
基于K近邻互信息估计的EEG伪迹消除方法
被引量：
5
1
作者
何海洋
罗志增
机构
杭州电子科技大学机器人研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第6期255-260,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61172134)
文摘
针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹,提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法。在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上,运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离,同时采用信号间互相关系数和互信息量作为指标,分析伪迹分离程度。与Extend Infomax、FastICA 2种常见盲源分离算法的对比结果表明,运用MILCA算法对脑电信号中的眼电及心电伪迹的分离结果最理想。
关键词
脑电信号
盲源分离
K近邻
互信息
最小相依成分分析
Keywords
Electroencephalogram（EEG）
Blind Source Separation（BSS）
K-nearest neighbors
Mutual Information（MI）
least dependentcomponent analysis
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于K近邻互信息估计的EEG伪迹消除方法
何海洋
罗志增
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
5
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