【摘 要】
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脑电信号包含了丰富的时间和空间信息,为了获得实时性好且抗干扰的生理信号,大量的微弱脑电信号提取技术被应用研究。针对实际生理脑电信号易受无关噪声影响等问题,对最大分
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,沈阳工程学院机械学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51605419);河北省自然科学基金(E2018203433);中国博士后面上项目(2016M600193);河北省引进留学人员资助项目(CL201727);辽宁省高等学校基本科研项目(LQN201708)
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脑电信号包含了丰富的时间和空间信息,为了获得实时性好且抗干扰的生理信号,大量的微弱脑电信号提取技术被应用研究。针对实际生理脑电信号易受无关噪声影响等问题,对最大分量分析法和独立成分分析法在去除脑电信号所包含伪迹上的分离性能以及处理的实时性进行对比,从散点图分析、相关性指标对比、计算速度3个方面对其解混效果进行评价。结果表明,两种方法对噪声信号均具有分离效果,且都可以保证实时性,但最大分量分析法比独立成分分析法具有分离效果更好、相关性指标更高、分离相似度高、相似度值浮动小更稳定等优点,具有更广泛的应用前景。
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