基于ICA的脑电信号P300少次自动提取

• 作者: 李蓓蕾 陈洪波 陈真诚
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 医学
• 关键词: 独立分量分析 P300 脑电 固定时间模式
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 1257-1262
• 分类号: R318.04|TP391
• 字数: 6181字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.06.032

摘要

提出一种基于Infomax ICA少次自动提取脑电信号P300成分的方法.为了提高ICA分解的有效性,对原始数据中的自发脑电信号和P300成分进行了均衡.混合信号经过ICA分解后,根据IC的固定时间模式的标准差来自动选择P300成分IC,最后重构得到P300成分.实验结果是:利用6试次实验数据经过本文方法处理后能自动得到P300成分,与29试次平均结果(标准信号)相比,它们之间的Pearson相关系数达0.9035,而6试次实验数据平均的结果与标准信号之间的Pearson相关系数为0.5105.结果表明,该方法能有效的获取P300成分,同时增强了P300成分少次提取的客观性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈真诚	桂林电子科技大学生命与环境科学学院	91	434	12.0	16.0
2	陈洪波	桂林电子科技大学生命与环境科学学院	32	186	7.0	12.0
3	李蓓蕾	桂林电子科技大学生命与环境科学学院	1	17	1.0	1.0