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一种基于遗传算法和快速独立成分分析的脑电波信号分离方法

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本发明公开了一种基于遗传算法和快速独立成分分析的脑电波信号分离方法，包括对脑电波信号数据进行预处理，使用粒子群算法(PSO)来改进遗传算法从而构建FASTICA算法的初始矩阵W，通过FASTICA算法对含噪声的脑电波盲源信号进行信号分离。本发明充分利用遗传算法和粒子群算法的快速收敛，结合FASTICA对盲源信号的快速分离结的优点，对脑电波信号进行信号分离，解决以往FASTICA使用随机初始矩阵的复杂度和收敛速度慢的问题，进一步提高对处理信号分离问题的工作人员的工作效率，减少工作人员的工作时间，有效的将噪声信号从盲源信号中提取出来并提高脑电波盲源信号分离的准确率。

著录项

公开/公告号CN113935382A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-14

原文格式PDF
申请/专利权人江苏大学;
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申请/专利号CN202111271574.9
发明设计人彭禹铭;韩飞;
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申请日2021-10-29
分类号G06K9/00(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/12(20060101);
代理机构
代理人
地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
入库时间 2023-06-19 13:54:12

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