【摘 要】
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脑电是人体生理参数中一种非常重要的生物电信号。然而在实际应用中，脑电信号常常由于眨眼或头部晃动引入异常值。这些异常值将会极大影响信号的后续分析。传统的ARX模型
【出 处】
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2015年中国生物医学工程联合学术年会
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脑电是人体生理参数中一种非常重要的生物电信号。然而在实际应用中，脑电信号常常由于眨眼或头部晃动引入异常值。这些异常值将会极大影响信号的后续分析。传统的ARX模型是一种基于最小二乘解的参数估计方法，该方法可视为基于L2 范数的残差模型，然而由于L2 范数的平方特性，这将进一步扩大异常值在模型参数估计中的影响，导致估计出的参数发生较大偏差，从而扩大信号的估计误差。本文基于传统外因输入自适应回归原理，结合L1 范数测度框架的提出一种全新的模型。数据仿真实验证明，与传统基于最小二乘解的外因自适应回归模型相比，我们构建的模型能够在混入异常值的数据中训练出鲁棒性较好的模型系数从而获得较小的信号估计误差。
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