| 基于独立成分分析的脑电伪迹消除方法 |
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| 引用本文： | 陈立伟,黎秀红.基于独立成分分析的脑电伪迹消除方法[J].西南科技大学学报,2004,19(2):103-106. |
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| 作者姓名： | 陈立伟 黎秀红 |
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| 作者单位： | 西南科技大学计算机科学与技术学院,四川,绵阳,621010 |
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| 基金项目： | 西南科技大学青年预研基金(033045) |
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| 摘 要： | 独立成分分析(ICA)是统计信号处理中的一项新技术，用来从混合信号中提取具有统计独立性的成分，基于固定点快速算法，从脑电(EEG)信号中消除眼电(EOG)伪迹信号，并给出了实验结果。实验结果表明该算法具有较好的性能和实用性。
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| 关 键 词： | 独立成分分析 脑电信号 眼电信号 伪迹 统计信号处理 |
| 文章编号： | 1671-8755(2004)02-0103-04 |
| 修稿时间： | 2003年11月26 |
A Method of Removal Artifacts Based on Independent Component Analysis |
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| Chen Liwei,Li Xiuhong.A Method of Removal Artifacts Based on Independent Component Analysis[J].Journal of Southwest University of Science and Technology,2004,19(2):103-106. |
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| Authors: | Chen Liwei Li Xiuhong |
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| Abstract: | Independent Composition Analysis (ICA) is a new technique in signal processing to extract statistically independent components from an observed multidimensional mixture of signals. A fast fixed-point algorithm that is capable of separating complex values, linearly mixed source signal is proposed and (EOG) Artifacts shows its computational efficiency in removing EOG Artifacts from electroencephalography (EEG). |
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| Keywords: | independent component analysis Electroencephalography (EEG) Electro-Oculogram (EOG) artifacts |
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