基于过完备字典稀疏表示的多通道脑电信号压缩感知联合重构

发布时间：2021-02-04 06:22

　　该文基于多通道脑电信号时空特性构建非正交变换过完备字典,准确稀疏表示蕴含时空相关性信息的多通道脑电信号,提高基于时空稀疏贝叶斯学习模型的多通道脑电信号压缩感知联合重构算法性能。实验选用eegmmidb脑电数据库的多通道脑电信号验证所提算法有效性。结果表明,基于过完备字典稀疏表示的多通道脑电信号,能够为多通道脑电信号压缩感知重构算法提供更多的时空相关性信息,比传统多通道脑电信号压缩感知重构算法所得的信噪比值提高近12 d B,重构时间减少0.75 s,显著提高多通道脑电信号联合重构性能。 

【文章来源】：电子与信息学报. 2016,38(07)北大核心

【文章页数】：8 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于过完备字典的体域网压缩感知心电重构[J]. 彭向东,张华,刘继忠.  自动化学报. 2014(07)
[2]从稀疏到结构化稀疏:贝叶斯方法[J]. 孙洪,张智林,余磊.  信号处理. 2012(06)
[3]基于过完备线性预测字典的压缩感知语音重构[J]. 孙林慧,杨震,季云云,叶蕾.  仪器仪表学报. 2012(04)



本文编号：3017877