结合小波变换和独立分量分析的脑电特征提取

被引：8

作者：

吴小培

冯焕清

周荷琴

李晓辉

机构：

[1] 安徽大学智能计算与信息处理教育部重点实验室,中国科学技术大学信息科学技术学院,中国科学技术大学信息科学技术学院,安徽大学智能计算与信息处理教育部重点实验室合肥,中国科学技术大学信息科学技术学院合肥,合肥,合肥,合肥

来源：

仪器仪表学报 | 2004年 / 01期

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

小波变换; 独立分量分析; 脑电特征提取;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2004.01.030

中图分类号：

R318.04 [生物信息、生物控制];

学科分类号：

0831 ;

摘要：

在多道脑电信号的独立分量分析 ICA (Independent Com ponent Analysis)过程中 ,脑电独立源在数量上的不确定性往往是造成分离结果不理想的主要原因。目前还没有找到解决此问题的有效方法。根据脑电信号自身的特点 ,提出了一种结合小波变换 WT(Wavelet Transform)和独立分量分析的脑电特征提取新方法— WICA。新方法的主要思路是先对每一道脑电数据进行小波分解 ,然后根据需要选择不同尺度的小波子带信号进行脑电独立分量提取。实验结果表明 ,WICA方法在一定程度上能够克服因脑电独立源的不确定性所带来的影响 ,并能获得较好的脑电特征提取效果。

引用

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