Automatic removal of eye movement artifacts from the EEG using ICA and the dipole model

In this study, we proposed and evaluated the use of Independent Component Analysis (ICA) combining the EEG dipole model to automatically remove eye movement artifacts from the EEG without needing EOG as a reference. We separated the EEG data into independent components using the ICA method, and determined the source localization of these independent components with a single dipole model. The EEG signal was reconstructed by automatically excluding those components localized within a preset eye model. EEGs from 12 patients were analyzed. The experimental results indicate that ICA with the dipole model is very efficient at automatically subtracting the eye movement artifacts, while retaining the EEG slow waves and making their interpretation easier.     

小鼠视觉感受区电位信号 (LFP)的脑电波分离

为研究人（动物）的行为与脑电波之间的关系,提出了一种新的小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与呼吸相关联的脑电波分离模型,采用盲信号分离（BSS）、独立分量分析法（ICA）对局部场电位建立线性瞬时混合信号系统数学模型,利用小波包进行LFP的分解并重构信号,对睡眠状态下小鼠视觉感受区局部场电位信号进行了15层分解和重构。实验证明,小波包分解高频分量系数cd13的解析重构信号与δ波频率吻合,小鼠睡眠状态下分离出的与呼吸相关联的脑电波信号为δ波。     

ICA在地震信号处理中的应用研究

为了拓展独立分量分析的应用领域以及寻找地震信号去噪新方法,提出应用ICA处理地震信号随机噪声的具体方案,分析ICA的四个假设前提条件,结合实际地震信号的统计特性,分析作为源信号的有效波与噪声,并对其进行处理,使其能够在独立性和非高斯性方面满足独立分量分析算法的要求。对于盲源分离的两个固有不确定性问题,引入波形相似度的概念,使问题得到解决。从而说明在地震信号处理领域应用独立分量分析算法的可行性。最后提出算法,并用其处理合成地震信号(含随机噪声Ricker子波),实现有效波和噪声的分离,证明算法的有效性。     

穿孔机最优导盘转速确定

穿孔机是无缝钢管生产中的一个重要设备,针对长期以来对其工艺参数进行调整都必须先停止生产,从而大大降低了生产效率的问题,宝钢通过对SWW斜轧穿孔机狄塞尔导盘的改造,实现了穿孔机一个重要工艺参数导盘转速的在线调整.介绍了狄塞尔导盘改造方法,并针对生产现场关心的最优导盘转速问题,在ICA(independent component analysis)算法的基础上,引入回归方法提出了ICR(independent componentregress)算法,建立了穿孔机最优导盘转速模型.实验验证,该模型得到的最优导盘转速可有效提高产品质量和生产效率,降低能耗.     

一种基于ICA数据库水印嵌入算法的研究

提出一种基于独立分量分析（ICA）的公开数据库水印方法。利用混合的方法嵌入水印,再利用盲源JADE算法提取水印。理论分析和仿真实验结果表明该算法是有效的。     

基于独立分量分析的缺陷信号除噪

独立分量分析ICA是一项新兴的阵列信号处理方法,在简要介绍ICA概念和定点算法的基础上,将ICA的定点算法应用到缺陷信号除噪中。仿真试验结果表明,ICA的定点算法除噪效果优于传统的数字滤波器,它在缺陷信号除噪中具有较大的应用潜能。     

欠通道混叠语音盲分离算法

以超完备基的独立分量分析(Overcomplete ICA)为信道模型,采用自然梯度和最短路径的算法和提出的基于小波变换的Overcomplete ICA算法进行欠通道混叠语音盲分离,两者进行了比较.结果表明,该算法能够成功地分离混叠语音数据.     

基于ICA过程监控方法的研究

针对目前实际工业生产中变量不能严格服从高斯分布,且变量之间存有严重相关性的特点,进行了基于独立成分分析的过程监控方法研究。该方法不仅去除了变量之间的相关性,而且充分利用过程信息的高阶统计特性,建立过程信息的独立元模型。利用独立元模型对仿真实时数据进行故障检测研究,最后对离散系统多变量过程模型进行了仿真验证,仿真结果表明:该方法能快速准确的检测到运行中发生的异常,验证了该方法的有效性以及与PCA方法相比所存在的优越性。     

基于ICA子空间的目标运动变化检测方法

针对实时场景下复杂背景动态变化的特点,在子空间图像差分模型的基础上,提出了一种基于ICA子空间的目标运动变化检测方法,该算法能够检测出两帧图像之间目标运动变化而不是背景变化部分,克服了目前大多数基于简单差分模型的变化检测算法对图像配准精度要求很高的问题．实验结果表明,这种方法能够准确地提取出实时场景中目标的运动变化区域,并具有很强的鲁棒性．     

基于ICA Fixed-Point算法的信号图像分析

从ICA算法的基准点出发,探讨了固定点算法中寻找W叠代公式的原理和方法,对分离一个独立成分和分离n个独立成分的运算方法进行了推导和分析;模拟试验表明：逐一分离的效果较好.