【摘 要】
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脑电信号处理是现代信号处理领域量的一个重要的分支.基于癫痫特征波背景脑电在 高阶统计特征上的差异,该文主要讨论了用独立成分分析(ICA)对提取癫痫物征波的可行性 ,以及这
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脑电信号处理是现代信号处理领域量的一个重要的分支.基于癫痫特征波背景脑电在 高阶统计特征上的差异,该文主要讨论了用独立成分分析(ICA)对提取癫痫物征波的可行性 ,以及这些特征波的检测.在该文中,作者首先介绍了ICA的原理和算法,并用许多常见信 号去验证ICA在非高斯信号处理方面的优势,显示了ICA确实能够较好的分解出非高斯信号;其次详细讨论了癫痫特征和正常脑电在高阶统计特征上的差异,利用自适应滤波器和它们高阶统计特性的差异,对大量的癫痫脑电信号进行分段,并基于上面的讨论用ICA去提取癫痫 特征波;最后提出了一个简易有效的方法去检测尖波和棘波等特征,实际癫痫脑电数据处理的效果较好,证明了ICA可有效地提取癫痫特征波.该文还讨论了由ICA得到的基础向量的在脑逆问题中的应用价值.数值实验的结果表明,空间信息确实可从基础向量中提取出来,为脑电逆问题等科学研究提供一个新的途径.
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