小波和主分量分析方法研究思维脑电

• 作者: 冯焕清 刘大路 江朝晖 王涛
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 思维脑电 主分量分析 小波分析 WPCA方法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 415-418
• 页数: 4页
• 分类号: Q64
• 字数: 3332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6737.2003.04.014

摘要

研究自发脑电和思维活动的关系.利用小波和主分量分析结合的WPCA算法对不同思维任务记录的六导脑电进行处理,并对思维特征的频谱能量和变化率等多指标进行综合分析和计算.结果表明WPCA算法不仅可以实现噪声的去除,而且能提高主分量的贡献率,降低输入矢量的维数.对脑电主分量的分析揭示了脑电与思维个体、思维种类、复杂度以及注意力的联系,思维任务的神经网络分类结果验证了WPCA方法研究脑电和思维的有效性,为进一步理解认知和思维过程,实现对思维的定位和分类提供了依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯焕清	中国科学技术大学电子科技系	154	1499	19.0	30.0
2	江朝晖	中国科学技术大学电子科技系	42	440	12.0	19.0
3	刘大路	中国科学技术大学电子科技系	10	86	4.0	9.0