基于小波变换的盲信号分离的神经网络方法

被引：14

作者：

游荣义

陈忠

机构：

[1] 集美大学理学院物理系,厦门大学物理系厦门,厦门

来源：

仪器仪表学报 | 2005年 / 04期

关键词：

脑; 电; 小波变换; 独立分量分析; 信号分离; 神经网络;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2005.04.021

中图分类号：

TN911.7 [信号处理];

学科分类号：

0711 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

提出一种新的盲信号分离的神经网络方法,该方法将小波变换和独立分量分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合。利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始信号中的部分高频噪声滤除后,再重构原始信号作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA算法不能将噪声从源信号中分离的缺陷。实验结果表明,将该方法用于多通道脑电信号的盲分离是很有效的。

引用

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