本文關(guān)鍵詞：基于小波和獨(dú)立分量分析的腦電信號預(yù)處理研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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文獻(xiàn)名稱：基于小波和獨(dú)立分量分析的腦電信號預(yù)處理研究

    前言：腦電信號是腦細(xì)胞群的自發(fā)性電活動。腦電圖(Electroencephalogram,EEG)是大腦神經(jīng)細(xì)胞群的電活動的總體效應(yīng)在大腦皮層和頭皮表面上的反映。腦電圖數(shù)據(jù)是通過貼在頭皮表面上的電極記錄的,極易收到一些干擾成分的影響,這些干擾成分會對腦電信號的分析處理產(chǎn)生很多不利影響。因此偽跡消除在腦電信號的分析及研究中起著非常重要的作用。 作為現(xiàn)代非平穩(wěn)信號分析工具,小波變換的多分辨率分析特性使我們能夠聚焦到信號的每一個細(xì)節(jié),利用它的帶通特性可以方便地將觀測信號中的一些窄帶信號提取或消除;獨(dú)立分量分析(Independent Component Analys,ICA)則從一個全新的盲源分離角度為多道腦電信號處理提供了一種有效的手段。本文在綜述國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上對小波變換和獨(dú)立分量分析在腦電信號預(yù)處理中的應(yīng)用進(jìn)行了以下幾個方面的研究討論: 針對各種不同記錄情況下的常見腦電偽跡(工頻干擾、心電、眼電偽跡),分別通過實驗比較研究其各種偽跡消除方法,找出其最佳的消除方法。研究結(jié)果說明小波變換和獨(dú)立分量分析方法具有普遍的適用性。尤其是在無同步記錄參考源信號,且觀測信號數(shù)目少于獨(dú)立源信號數(shù)。。。
    Electroencephalogram(EEG) is the spontaneous electrical activity recording of brain cells from scalp.EEG data is recorded by the electrodes sticked on the scalp.So,the data are easily influenced by some other components which will interfere us to analyse the data.It is important to remove artifacats from EEG recording for further study. As one of the modern signal-processing tools for non-stationary signal,Wavelet Transform(WT) with multi-distinguish identity can focus on every details of the signal,and it’...

文獻(xiàn)名稱 基于小波和獨(dú)立分量分析的腦電信號預(yù)處理研究

Article Name
英文(英語)翻譯 EEG Signal Preprocessing Study Based on Wavelet Transform and Independent Component Analysis;

作者 陳穎萍; 導(dǎo)師:林家瑞;

Author

作者單位
Author Agencies 華中科技大學(xué);

文獻(xiàn)出處
Article From 中國科學(xué)院上海冶金研究所; 材料物理與化學(xué)(專業(yè)) 博士論文 2000年度

關(guān)鍵詞 腦電信號; 偽跡消除; 小波變換; 獨(dú)立分量分析; 癲癇腦電;

Keywords EEG;Remove artifacts;Wavelet transform（WT）;Independent component analysis（ICA）;Epileptic waves;

腦電技術(shù)及腦電信號處理與急性腦血管病
腦電信號非線性分析的人體生理學(xué)與解剖學(xué)基礎(chǔ)
一種基于小波變換的腦電信號癲癇特征波的識別算法
基于自適應(yīng)遺傳算法的腦電信號特征選擇
基于二階盲辨識的運(yùn)動想象腦電信號分類
腦死亡與腦昏迷腦電信號的復(fù)雜度研究
腦電信號偽跡去除的研究進(jìn)展
癲癇大鼠腦電信號的除趨勢漲落分析
基于時頻域分析的運(yùn)動想象腦電信號分類
睡眠腦電信號的動力學(xué)分析

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