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基于ICA的脑电信号P300少次自动提取
作者:陈洪波;陈真诚;李蓓蕾 作者单位:桂林电子科技大学生命与环境科学学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学生命与环境科学学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004 加工时间:2014-06-15 信息来源:《电子学报》
关键词:独立分量分析;P300;脑电;固定时间模式
摘 要:提出一种基于Infomax ICA少次自动提取脑电信号P300成分的方法.为了提高ICA分解的有效性,对原始数据中的自发脑电信号和P300成分进行了均衡.混合信号经过ICA分解后,根据IC的固定时间模式的标准差来自动选择P300成分IC,最后重构得到P300成分.实验结果是:利用6试次实验数据经过本文方法处理后能自动得到P300成分,与29试次平均结果(标准信号)相比,它们之间的Pearson相关系数达0.9035,而6试次实验数据平均的结果与标准信号之间的Pearson相关系数为0.5105.结果表明,该方法能有效的获取P300成分,同时增强了P300成分少次提取的客观性.
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