生物医学工程学进展
生物醫學工程學進展
생물의학공정학진전
PROGRESS IN BIOMEDICAL ENGINEERING
2014年
3期
138-145
,共8页
脑电信号%小波变换%快速独立分量分析%准期望值%互相关系数
腦電信號%小波變換%快速獨立分量分析%準期望值%互相關繫數
뇌전신호%소파변환%쾌속독립분량분석%준기망치%호상관계수
EEG%wavelet packet transform%fast independent component analysis%quasi expected value%cross-correlation coefficient
该文提出一种结合小波变换(WPT)与快速独立分量分析(FastICA)算法的方法来分析脑电信号.首先,原始脑电信号是通过使用WPT分解为三个层.然后,设置第三层最高频率的系数为零,以减少脑电信号的随机噪声,同时尽可能的保留信号的细节.其次,采取快速独立分量分析算法的优势,从脑电信号中分离所有类型的噪声.提出一种准预期值(QEV)的方法确定脑电图信号来自何处.最后,为了检验系统的性能,所有信道的相关信号在快速独立分量分析的输出进行分析.实验结果证实,交叉相关系数是10-15或10-16的量级,几乎可以被视为零.所提出性能良好的方法可以去除脑电信号所有类型的噪声.
該文提齣一種結閤小波變換(WPT)與快速獨立分量分析(FastICA)算法的方法來分析腦電信號.首先,原始腦電信號是通過使用WPT分解為三箇層.然後,設置第三層最高頻率的繫數為零,以減少腦電信號的隨機譟聲,同時儘可能的保留信號的細節.其次,採取快速獨立分量分析算法的優勢,從腦電信號中分離所有類型的譟聲.提齣一種準預期值(QEV)的方法確定腦電圖信號來自何處.最後,為瞭檢驗繫統的性能,所有信道的相關信號在快速獨立分量分析的輸齣進行分析.實驗結果證實,交扠相關繫數是10-15或10-16的量級,幾乎可以被視為零.所提齣性能良好的方法可以去除腦電信號所有類型的譟聲.
해문제출일충결합소파변환(WPT)여쾌속독립분량분석(FastICA)산법적방법래분석뇌전신호.수선,원시뇌전신호시통과사용WPT분해위삼개층.연후,설치제삼층최고빈솔적계수위령,이감소뇌전신호적수궤조성,동시진가능적보류신호적세절.기차,채취쾌속독립분량분석산법적우세,종뇌전신호중분리소유류형적조성.제출일충준예기치(QEV)적방법학정뇌전도신호래자하처.최후,위료검험계통적성능,소유신도적상관신호재쾌속독립분량분석적수출진행분석.실험결과증실,교차상관계수시10-15혹10-16적량급,궤호가이피시위령.소제출성능량호적방법가이거제뇌전신호소유류형적조성.
