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基于独立成分分析和流形学习的眼电伪差去除
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[1] 西安交通大学生命科学与技术学院
来源:
关键词:
流形学习;
Isomap算法;
脑电;
独立成分分析;
主成分分析;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP391.41 [];
学科分类号:
080203 ;
摘要:
针对眼电伪差严重干扰脑电(EEG)信号的理解和分析的问题,提出了一种新的方法用于实时地去除脑电中的眼电伪差.该方法使用独立成分分析(ICA)分解EEG信号,提取独立成分的地形图和功率谱作为特征,并采用基于模板的Isomap算法降低特征的维数.将新的特征样本送到分类器中以识别眼电伪差独立分量,几个典型分类器的分类结果显示,基于模板的Isomap算法结合使用最近邻算法进行分类时,识别伪差的正确率最高.实验结果表明,提出的方法在有效去除眼电伪差的同时,很好地保留了大脑神经信号,也证明了新的Isomap算法用于眼电伪差特征的降维的有效性.
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