基于在线Infomax算法的视觉诱发电位提取

• 作者: 冯焕清 张笑微 李晓欧
• 来源期刊: 中国生物医学工程学报
• 学科: 医学
• 关键词: 在线Infomax算法 混合学习规则 自适应步长 视觉诱发电位
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 医学图像与信号处理
• 页码范围: 97-102
• 页数: 6页
• 分类号: R318.19
• 字数: 3643字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2004.02.001

摘要

在线信息极大(Infomax)算法是基于单次观测样本的盲源分离算法,具有实时自适应跟踪混合系统的时变特性的能力.针对算法易出现稳态失调的问题,结合二阶和四阶统计去相关的混合学习规则,采用自适应步长学习技术,提出了一种改进的在线Infomax算法,并将其用于视觉诱发电位(VEP)的实时提取.实验结果表明,该方法改善了原有算法的收敛性能,盲源分离效果良好,并可在减少视觉刺激次数的前提下,有效地实现VEP信号增强和参数提取.

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学与技术系	154	1499	19.0	30.0
2	李晓欧	中国科学技术大学电子科学与技术系	14	319	4.0	14.0
3	张笑微	西南科技大学信控学院	34	186	9.0	12.0