关于脑电信号准确提取仿真研究

发布时间：2018-04-17 15:46

  本文选题：脑电信号 + 独立成分分析　； 参考：《计算机仿真》2017年01期

【摘要】：脑电信号是一种随机性与非平稳性非常强的信号,在观察与研究的过程中极易受到噪声的影响,特别是眼电信号的产生严重干扰到脑电信号。为解决上述问题,对采集来的源信号先进行消躁处理,用来减少实验误差是必要的。在传统独立成分分析算法的基础上,结合权值迭代公式和偏差调制公式进行第二次估计,得到比第一次独立成分分析分离更精确逼近信号源的结果,从而达到优化独立成分分析算法的目的。结果表明,与传统方法相比,优化的独立成分分析得到的信号更纯净,更好的去除了眼电信号,可准确提取脑电信号。
[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.
【作者单位】： 河南科技大学信息工程学院;
【分类号】：R318;TN911.7

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本文编号：1764233