【摘 要】
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研究了小鼠脑电信号的分离问题。由于小鼠脑电信号是由多种不同波段的信号混迭而成的,且不同波段的信号是非平稳、能量差距很大的随机信号,因此对这些脑电信号的分离非常困难
【机 构】
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桂林电子科技大学数学与计算科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61561016);广西自然科学基金(2016GXNSFAA380073);大学生创新训练项目(201610595036)资助
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研究了小鼠脑电信号的分离问题。由于小鼠脑电信号是由多种不同波段的信号混迭而成的,且不同波段的信号是非平稳、能量差距很大的随机信号,因此对这些脑电信号的分离非常困难。先使用主成分分析(PCA)方法将信号的主要成分提取出来,然后再使用独立成分分析(ICA)在频域上对脑电信号进行分离。接着对分离的脑电信号δ波进行希尔伯特-黄变换。利用希尔伯特谱得到信号的瞬时频率信息,发现δ波的瞬时频率在某些时刻相对于其他时刻非常大。将这些瞬时频率出现异常的时刻,与呼吸信号的波峰出现的时刻进行相关性分析,得出呼吸信号与脑电信号中
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