【摘 要】
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由于采用单尺度重构和迭代重复算法,小波特征提取方法在分析海量性质的fMRI数据时存在着致命的混频干扰及耗时过长的缺陷。把混频去除方法引入小波变换,并设计矩阵算法代替迭
【机 构】
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周口师范学院物理与电子工程系,周口师范学院附属医院,哈尔滨工业大学威海校区汽车工程学院
【基金项目】
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河南省教育厅自然科学基金（2007310024,2008A180040）,周口师院博士科研基金（2006SRFD002）
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由于采用单尺度重构和迭代重复算法,小波特征提取方法在分析海量性质的fMRI数据时存在着致命的混频干扰及耗时过长的缺陷。把混频去除方法引入小波变换,并设计矩阵算法代替迭代重复算法来提高小波运算速度,由此构造一种全新的小波特征提取方法。利用该方法分析了一个被试的听觉fMRI数据,并同基于迭代重复算法的小波特征提取方法和国际上权威的SPM8方法进行比较。结果表明,所提出方法的运算速度最快,检测性能与基于迭代重复算法的相同而远优于SPM8,是一种实用性更强的分析fMRI数据的特征提取方法。而且,用小波变换分析其他
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