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基于带参考信号的ICA算法的脑电信号眨眼伪差的分离研究
被引量：
3
1
作者
李婷
邱天爽
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期296-299,309,共5页
独立分量分析(ICA)是一种从混合信号中提取统计独立的分量的一种方法。本研究提出了一种基于带参考信号的ICA算法的脑电信号眨眼伪差的分离方法,可以得到纯净的脑电信号。这个方法的主要思路是:先选取一导眨眼伪差比较明显的数据,从中...
独立分量分析(ICA)是一种从混合信号中提取统计独立的分量的一种方法。本研究提出了一种基于带参考信号的ICA算法的脑电信号眨眼伪差的分离方法,可以得到纯净的脑电信号。这个方法的主要思路是:先选取一导眨眼伪差比较明显的数据,从中获得眨眼伪差的参考信号,再用ICA方法把眨眼伪差第一个提取出来,最后得到消除伪差后的EEG信号。详细讨论了使用带参考信号的ICA算法消除眨眼伪差的方法与步骤,并给出了应用于真实信号的实验结果。
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关键词
独立分量分析
脑电信号(EEG)
眨眼伪差分离
参考信号
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职称材料
题名
基于带参考信号的ICA算法的脑电信号眨眼伪差的分离研究
被引量：
3
1
作者
李婷
邱天爽
机构
大连理工大学电子与信息工程学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期296-299,309,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(30170259
60172072
+2 种基金
60372081
30570475)
辽宁省科学技术基金资助项目(2001101057)。
文摘
独立分量分析(ICA)是一种从混合信号中提取统计独立的分量的一种方法。本研究提出了一种基于带参考信号的ICA算法的脑电信号眨眼伪差的分离方法,可以得到纯净的脑电信号。这个方法的主要思路是:先选取一导眨眼伪差比较明显的数据,从中获得眨眼伪差的参考信号,再用ICA方法把眨眼伪差第一个提取出来,最后得到消除伪差后的EEG信号。详细讨论了使用带参考信号的ICA算法消除眨眼伪差的方法与步骤,并给出了应用于真实信号的实验结果。
关键词
独立分量分析
脑电信号(EEG)
眨眼伪差分离
参考信号
Keywords
independent component analysis （ICA）
electroencephalograph （EEG）
blinking artifacts removing
reference signals
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于带参考信号的ICA算法的脑电信号眨眼伪差的分离研究
李婷
邱天爽
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006
3
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