改进的Fast ICA算法在事件相关电位提取中的应用研究

被引：2

作者：

徐彬锋

罗小刚

彭承琳

黄茜

机构：

[1] 不详

[2] 重庆大学生物工程学院

[3] 不详

来源：

生物医学工程学杂志 | 2009年 / 04期

关键词：

独立分量分析; 事件相关电位; Fast ICA; 脑电; 盲源分离;

D O I：

暂无

中图分类号：

R318.04 [生物信息、生物控制];

学科分类号：

摘要：

事件相关电位的特征提取分析在大脑认知的神经生理基础和临床应用研究中起着非常重要的作用。独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)作为目前比较流行的盲源信号处理算法,其特性非常适合应用于事件相关电位的提取。文章主要讨论了独立分量分析的基本原理、判决条件和算法,针对快速定点算法(FastIn-dependent Component Analysisalgorithm,Fast ICA)迭代次数较多和对初始权值敏感的缺点,我们引入利用梯度法改进的修正因子,在此基础上对Fast ICA进行优化,得到改进算法,改进算法降低了对初始权值的敏感性,减少了迭代次数,从而提高了算法的收敛速度。最后将其应用于ERP信号的提取当中,实验表明,在分离效果相当的前提下,收敛速度得到了较大的提高。

引用

页码：766 / 770

页数：5

共 7 条

[1]

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[2]

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