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摘要:
脑电信号包含了丰富的时间和空间信息,为了获得实时性好且抗干扰的生理信号,大量的微弱脑电信号提取技术被应用研究.针对实际生理脑电信号易受无关噪声影响等问题,对最大分量分析法和独立成分分析法在去除脑电信号所包含伪迹上的分离性能以及处理的实时性进行对比,从散点图分析、相关性指标对比、计算速度3个方面对其解混效果进行评价.结果 表明,两种方法对噪声信号均具有分离效果,且都可以保证实时性,但最大分量分析法比独立成分分析法具有分离效果更好、相关性指标更高、分离相似度高、相似度值浮动小更稳定等优点,具有更广泛的应用前景.
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文献信息
篇名 基于子成分分解的脑电信号去噪方法比较研究
来源期刊 计量学报 学科 工学
关键词 计量学 脑电信号 最大分量分析法 独立成分分析法 子成分分解
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 708-713
页数 6页 分类号 TB973
字数 3973字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1158.2019.04.27
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 付荣荣 燕山大学电气工程学院 14 29 3.0 4.0
2 王琳 沈阳工程学院机械学院 19 85 6.0 8.0
3 田永胜 燕山大学电气工程学院 6 6 1.0 2.0
4 鲍甜恬 燕山大学电气工程学院 3 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
计量学
脑电信号
最大分量分析法
独立成分分析法
子成分分解
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计量学报
月刊
1000-1158
11-1864/TB
大16开
北京1413信箱
2-798
1980
chi
出版文献量(篇)
3549
总下载数(次)
8
总被引数(次)
20173
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导