基于小波包與ICA的腦電α波提取研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、腦電信號(EEG)處理的目的是為了從復(fù)雜的背景噪聲中提取出隱含或微弱的腦電特征。獨(dú)立分量分析(ICA)方法在滿足一定條件下能夠從同步測量的多路線性混合信號中分離出相互獨(dú)立的源信號,且分離結(jié)果不受頻譜混疊的影響。但是獨(dú)立分量分析方法在腦電觀測信號數(shù)量有限的情況下往往不能獲得很好的分離效果。
　　 本文首先介紹了獨(dú)立分量分析的模型、度量方法和優(yōu)化算法,討論了包括非高斯性極大準(zhǔn)則在內(nèi)的ICA主要度量方法,論述了Infomax算法和Fa

2、stIEA算法的原理和實(shí)現(xiàn)。然后,應(yīng)用獨(dú)立分量分析方法對腦電信號進(jìn)行了去噪處理,在腦電觀測信號數(shù)量有限的情況下去除了腦電中的心電偽跡和工頻干擾。試驗(yàn)結(jié)果表明利用參考信號進(jìn)行ICA分析的方法能夠有效地去除腦電信號噪聲。最后,本文在腦電觀測信號數(shù)量有限的情況下利用小波包和獨(dú)立分量分析方法對腦電α波進(jìn)行特征提取。先用按頻帶順序排列的小波包算法將原始腦電信號進(jìn)行分解,重構(gòu)相關(guān)成分作為α波參考信號。然后用這一系列參考信號同腦電信號共同組成ICA方

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