改进独立分量分析在脑电信号伪迹消除中的应用研究

来源 :第29届中国控制会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:skyeyviva
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脑电图(EEG)的采集过程极易受到多种干扰,从而给脑电信号的分析与处理带来很多不利影响。独立分量分析(ICA)作为一种盲源分离算法,能在源信号和混合模型都未知的情况下,从观测信号中恢复出源信号中的各独立分量。然而,FastICA算法和扩展Infomax算法在脑电信号伪迹消除中存在不能在线学习和收敛速度慢等问题。针对此,将FastICA算法和扩展Infomax算法相结合,提出一种新的InfastICA算法,并应用于脑电信号中的眼电伪迹消除。测试结果表明,InfastICA算法降低了对解混矩阵的初值和学习步长的选择要求,收敛速度快,操作简单,能更好满足实际应用的需要。
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