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本文基于确定性信号和扰动的内模建立了两种视觉诱发脑电(VEP)和自发脑电(EEG)混合信号的组合状态空间模型,基于时域参数模型提出了采用迭代型推广卡尔曼滤波算法来实现VEP信号的自适应估计,最后通过临床实际应用比较分析了两种建模方法的滤波性能.
基于内模自适应估计器的VEP信号提取新方法
【摘 要】
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本文基于确定性信号和扰动的内模建立了两种视觉诱发脑电(VEP)和自发脑电(EEG)混合信号的组合状态空间模型,基于时域参数模型提出了采用迭代型推广卡尔曼滤波算法来实现VEP信
【机 构】
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北京工业大学生物医学工程中心,北京工业大学电子信息与控制工程学院
【出 处】
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中国生物医学工程学报
【发表日期】
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2003年1期
【基金项目】
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北京市自然科学基金
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