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基于小波變換和盲源分離算法提取事件相關(guān)電位 Extraction of Event-Related Potential Based on Wavelet Transformation and Blind Source Separation |
| 作者： 李曉歐;馮煥清 |
| 單位：中國科學技術(shù)大學生物醫(yī)學工程研究所,合肥,230026 |
| 關(guān)鍵詞： 小波變換%盲源分離%事件相關(guān)電位%μ波 |
| 分類號： |
| 出版年·卷·期（頁碼）：2005·24·4（246-249） |
| 摘要： |
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闡述了用小波分解和盲源分離(blind source separation,BSS)算法結(jié)合來去除噪聲和干擾提取事件相關(guān)電位(event-related potential,ERP).采用小波變換分解ERP,抽取出不同頻帶的細節(jié)信息;由小波系數(shù)判斷選擇多個尺度的子帶信號,將它們分別與原始ERP組合進行盲分離,方法是極大化信號時間上的可預測性;將分離的結(jié)果進一步疊加平均.兩類ERP仿真實驗結(jié)果表明,本文算法提取出的ERP主要成分波明顯,易于辨識,信噪比比較單獨運用盲分離算法提取出的結(jié)果要好.在應用實例中,有效地增強了ERP的μ波.該算法優(yōu)點在于減少了刺激次數(shù)和波形失真,參數(shù)變化范圍小,在臨床上有很好的應用前景. |
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| 參考文獻： |
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