一种改进的FastICA算法在运动想象脑电信号识别中的应用

翟克文; 刘建平

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FastICA是独立成分分析法(ICA)中的一种快速算法,因其收敛速度快而备受关注.本文在基于负熵判据的FastICA算法的基础上,对其牛顿迭代法进行了改进,使其满足三阶收敛,减少了算法的迭代次数.把改进后的算法应用于运动想象脑电信号的识别中,并根据ICA算法的特点设计了数据处理的实验流程.通过两组实验的对比,得出结果,改进的算法较原算法提高了数据处理速度,ICA算法更适合于多任务或多通道的运动想象脑电信号识别.本文的研究结论为更好地选择BCI算法奠定了理论基础.

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来源
《信息系统工程》 |2015年第11期|83-86|共4页
作者
翟克文; 刘建平;
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作者单位

武警工程大学信息工程系;

武警工程大学信息工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
独立成分分析(ICA); 负熵; 牛顿迭代法; 脑机接口(BCI);

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