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Alpha稳定分布噪声下单路EP信号的动态提取方法
被引量：
1
1
作者
郭玙
邱天爽
+1 位作者
李小兵
查代奉
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期684-688,共5页
近年来的研究表明,采用α稳定分布模型来描述带噪EP信号比用常规的高斯模型具有更好的适应性。在α稳定分布噪声下,特别是当噪声的非高斯特性比较明显时,常规的基于二阶或高阶统计量的算法其性能将有所退化,甚至不能工作。本研究提出基...
近年来的研究表明,采用α稳定分布模型来描述带噪EP信号比用常规的高斯模型具有更好的适应性。在α稳定分布噪声下,特别是当噪声的非高斯特性比较明显时,常规的基于二阶或高阶统计量的算法其性能将有所退化,甚至不能工作。本研究提出基于线性观测模型的数据复用最小平均p范数(DR-LMP)方法,并将之用于α稳定分布噪声下单路EP信号的动态提取。仿真结果表明,此方法能够在一定程度上减少提取EP信号时所需的刺激实验次数,实现单导EP信号的少次提取。当观测EP信号的信噪比大于-10dB时,此方法能够有效跟踪EP信号的变化,实现EP信号的动态提取。此外,本方法改变了二阶算法在分数低阶噪声下不收敛的缺点,在高斯噪声和分数低阶噪声下均具有良好韧性。
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关键词
线性观测模型
数据复用最小平均p范数算法
诱发电位
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职称材料
题名
Alpha稳定分布噪声下单路EP信号的动态提取方法
被引量：
1
1
作者
郭玙
邱天爽
李小兵
查代奉
机构
大连理工大学电子与信息工程学院
九江学院电子工程学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期684-688,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(30570475,60772037)
教育部博士点基金(20050141025)
文摘
近年来的研究表明,采用α稳定分布模型来描述带噪EP信号比用常规的高斯模型具有更好的适应性。在α稳定分布噪声下,特别是当噪声的非高斯特性比较明显时,常规的基于二阶或高阶统计量的算法其性能将有所退化,甚至不能工作。本研究提出基于线性观测模型的数据复用最小平均p范数(DR-LMP)方法,并将之用于α稳定分布噪声下单路EP信号的动态提取。仿真结果表明,此方法能够在一定程度上减少提取EP信号时所需的刺激实验次数,实现单导EP信号的少次提取。当观测EP信号的信噪比大于-10dB时,此方法能够有效跟踪EP信号的变化,实现EP信号的动态提取。此外,本方法改变了二阶算法在分数低阶噪声下不收敛的缺点,在高斯噪声和分数低阶噪声下均具有良好韧性。
关键词
线性观测模型
数据复用最小平均p范数算法
诱发电位
Keywords
linear observation model
data reuse least mean p-norm algorithm（drlmp）
evoked potential（EP）
分类号
R318.08 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Alpha稳定分布噪声下单路EP信号的动态提取方法
郭玙
邱天爽
李小兵
查代奉
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008
1
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