基于最大熵独立分量分析的诱发电位特征提取

田絮资; 高莉; 黄力宇

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基于最大熵独立分量分析的诱发电位特征提取

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目的针对视觉诱发电位(VEP)特征提取问题,提出一种改进的基于信息极大的最大熵ICA算法。方法通过该算法对多导诱发脑电信号进行独立分量分解,去掉其中包含的噪声干扰成分,并选出与视觉诱发响应相关的主要分量,完成信号的特征提取。结果将选出的分量投影回头皮电极处,使得VEP中的P3峰更加突出。结论所提出的方法实现了信号的特征增强,提高了P3成分定位的准确性。

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来源
《西北大学学报：自然科学版》 |2009年第6期|936-939|共4页
作者
田絮资; 高莉; 黄力宇;
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作者单位

宝鸡文理学院计算机科学系;

西安电子科技大学电子工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类其他计算机;
关键词
独立分量分析; 最大熵算法; 事件相关电位; 特征提取;

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