本文選題：腦電信號(hào) + 獨(dú)立成分分析�。� 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2017年01期

【摘要】：腦電信號(hào)是一種隨機(jī)性與非平穩(wěn)性非常強(qiáng)的信號(hào),在觀察與研究的過(guò)程中極易受到噪聲的影響,特別是眼電信號(hào)的產(chǎn)生嚴(yán)重干擾到腦電信號(hào)。為解決上述問(wèn)題,對(duì)采集來(lái)的源信號(hào)先進(jìn)行消躁處理,用來(lái)減少實(shí)驗(yàn)誤差是必要的。在傳統(tǒng)獨(dú)立成分分析算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合權(quán)值迭代公式和偏差調(diào)制公式進(jìn)行第二次估計(jì),得到比第一次獨(dú)立成分分析分離更精確逼近信號(hào)源的結(jié)果,從而達(dá)到優(yōu)化獨(dú)立成分分析算法的目的。結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比,優(yōu)化的獨(dú)立成分分析得到的信號(hào)更純凈,更好的去除了眼電信號(hào),可準(zhǔn)確提取腦電信號(hào)。
[Abstract]:EEG signal is a kind of signal with strong randomness and non-stationarity. It is easy to be affected by noise in the process of observation and research, especially the serious interference of Eye-electric signal to EEG signal.In order to solve the above problem, it is necessary to reduce the experimental error by removing the collected source signal.Based on the traditional independent component analysis (ICA) algorithm, the second estimation is made by combining the weight iterative formula and the bias modulation formula, and the results of approaching the signal source more accurately than the first independent component analysis (ICA) separation are obtained.In order to achieve the purpose of optimizing the independent component analysis (ICA) algorithm.The results show that compared with the traditional method, the optimized independent component analysis results are more pure, better to remove the Eye-electric signals, and can accurately extract the EEG signals.
【作者單位】： 河南科技大學(xué)信息工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：R318;TN911.7

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本文編號(hào)：1764233