基于独立分量分析的诱发电位信号噪声分离方法

• 作者: 张润烜 邱天爽
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 独立分量分析(ICA) 诱发电位(EP) 信号噪声分离
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: R318.04
• 字数: 4186字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2003.02.002

摘要

诱发电位(EP)信号的检测与分析技术是临床医学诊断神经系统损伤及病变的重要手段之一.但是,从人体体表所得到的EP信号含有大量的噪声,最典型的噪声是人体自发产生的脑电图信号(EEG).因此,为利用EP信号诊断神经系统的损伤和病变,需要从混合信号中去除EEG等噪声.独立分量分析(ICA)是一种新近发展起来的统计信号处理方法.本文把ICA方法应用于EP信号的噪声消除,并与传统的自适应滤波方法进行了比较.计算机模拟表明,采用ICA方法进行信号噪声分离的结果明显优于自适应滤波方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱天爽	大连理工大学电子与信息工程学院	302	2478	22.0	33.0
2	张润烜	大连理工大学电子与信息工程学院	3	31	2.0	3.0