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一种改进的FastICA算法在运动想象脑电信号识别中的应用

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摘要 Fast ICA是独立成分分析法(ICA)中的一种快速算法,因其收敛速度快而备受关注。本文在基于负熵判据的Fast ICA算法的基础上,对其牛顿迭代法进行了改进,使其满足三阶收敛,减少了算法的迭代次数。把改进后的算法应用于运动想象脑电信号的识别中,并根据ICA算法的特点设计了数据处理的实验流程。通过两组实验的对比,得出结果,改进的算法较原算法提高了数据处理速度,ICA算法更适合于多任务或多通道的运动想象脑电信号识别。本文的研究结论为更好地选择BCI算法奠定了理论基础。
出处 《信息系统工程》 2015年第11期83-86,共4页
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