【摘 要】
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脑电信号是从头皮记录到的脑细胞群的自发性或诱发性电活动,它是人脑内部各种活动的外部表征,蕴含着丰富的生理、心理及病理信息。脑电信号的分析及处理无论是对临床上一些脑
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脑电信号是从头皮记录到的脑细胞群的自发性或诱发性电活动,它是人脑内部各种活动的外部表征,蕴含着丰富的生理、心理及病理信息。脑电信号的分析及处理无论是对临床上一些脑疾病的诊断和治疗,还是对认知科学研究领域的发展都是十分重要的。从头皮采集的脑电信号中通常混叠着不同种类的伪迹,主要如:眼动、心电、肌电、工频干扰,它们主要来自一些生理源和噪声源的影响。这些干扰很大程度上淹没了微弱的诱发电位,给临床应用和科研分析带来了极大的不便。如何从原始脑电中获取大脑活动的诱发信息成为脑电分析中亟待解决的问题。近年来,随着独立分量分析在信号处理领域的广泛应用,它也被迅速引入到生物医学信号处理领域。大量事实表明,ICA方法普遍适用于脑电信号中各种噪声的消除和有用信息的增强,这种普遍性是对传统的平均叠加处理、时频分析方法的重要突破。本文在ICA理论及算法的基础上,提出一个新的周期性源信号提取算法,并将其应用到实际的几何图形刺激脑电试验,用于提取与刺激事
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