基于参数模型和独立分量分析的事件相关诱发电位单次提取

王荣昌; 都思丹

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我们针对脑电事件相关电位(ERP)这种信噪比极低的信号检测问题,提出了两种ERP信号单次提取方法,能非常有效地同时去除自发脑电、眼动伪迹和工频噪声三种常见噪声。(1)首次对自发脑电、眼动伪迹和工频噪声这三种常见成分连同事件相关电位同时进行ARX建模,利用基于最小二乘(LS)的ARX算法进行参数辨识获得提取结果;(2)利用独立分量分析,采用FastICA算法进行事件相关电位的提取。明确指出ICA分解的一些重要分解特性及其内在机理,针对实际情况对FastICA算法进行了改进,实现了分解结果对ERP成分的自适应映射。数值仿真实验结果表明两种方法均有较高的信号分解提取能力。

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来源
《生物医学工程学杂志》 |2006年第6期|1222-1227|共6页
作者
王荣昌; 都思丹;
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作者单位

南京大学电子科学与工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电生理检查;
关键词
事件相关电位; ARX模型; 独立分量分析; FastICA算法;

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