WICA算法在脑电P300波成分提取中的应用研究

• 作者: 傅伟 张新友 熊平
• 来源期刊: 医疗卫生装备
• 学科: 医学
• 关键词: 小波变换 独立分量分析 脑信号 特征增强
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论著
• 页码范围: 4-6,9
• 页数: 4页
• 分类号: R318.19
• 字数: 2833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8868.2009.01.002

摘要

目的:研究新的脑电波成分提取方法,以便更有效地提取脑电P300波成分.方法:根据脑电信号以及信号分析方法各自的特点,把小波变换(WT)和独立分量(ICA)相结合的方法(WICA)应用到脑电P300波成分提取中.结果:小波变换可以增强待检测信号成分,削弱非目标信号成分和噪声的干扰;在经过小波变换后子带重组的多道ICA输入信号中,非目标信号成分和干扰信号成分已变得较弱,因此WICA算法能有效地分离出相对较强的目标信号成分.结论:实验结果表明,WICA算法在脑电P300波成分提取中取得了比较理想的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅伟	江苏财经职业技术学院计算机工程系	61	200	8.0	11.0
2	熊平	中南大学信息物理工程学院	55	369	11.0	16.0
3	张新友	湖南师范大学数学与计算机科学学院	3	14	2.0	3.0