基于多维统计分析方法的脑电消噪

被引：20

作者：

吴小培

张道信

机构：

[1] 安徽大学计算智能与信息处理教育部重点实验室,安徽大学计算智能与信息处理教育部重点实验室安徽合肥,中国科技大学信息科学技术学院,安徽合肥,安徽合肥

来源：

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

多维统计分析; 主分量分析; 独立分量分析; 统计信号处理; 脑电消噪;

D O I：

暂无

中图分类号：

R311 [医用数学];

学科分类号：

100103 [病原生物学];

摘要：

基于二阶统计特性的主分量分析 (PCA)和基于高阶统计特性的独立分量分析(ICA)是两种非常典型的多维统计分析方法。本文对PCA和ICA基本原理进行了简单介绍 ,并结合脑电消噪问题 ,对两种方法的性能和特点进行了比较。实验结果表明 ,在脑电消噪和特征增强等方面 ,独立分量分析方法具有明显的优势

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