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独立分量分析在脑电特征提取分析应用

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摘要 本研究从独立分量分析(ICA)和FastICA算法分析入手,对采集的脑电信号(EEG)进行FastICA算法消噪、特征提取,形成独立分量的脑地形图、功率谱图,在此基础,对干净的EEG应用独立分量分析(ICA)分析VEP信号中的相关事件电位,对各成分进行说明、分析,并重构。以帮助对人类认知等高级神经活动进行更深入的研究,有助于人们在认知领域内进一步探索。
作者 王永飞
出处 《铜陵职业技术学院学报》 2013年第3期36-38,49,共4页 Journal of Tongling Vocational & Technical College
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参考文献2

二级参考文献5

  • 1李世雄.小波变换与应用[M].北京:高等教育出版社,1997.1-15.
  • 2李世雄,小波变换与应用,1997年,1页
  • 3戴逸松,微弱信号检测方法及仪器,1994年,145页
  • 4杨福生,生物医学信号处理,1989年,538页
  • 5沈民奋,孙丽莎,沈凤麟.基于小波变换的动态脑电节律提取[J].数据采集与处理,1999,14(2):183-186. 被引量:14

共引文献4

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