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联合稀疏表示的双次诱发电位提取算法

Double-Trial Extraction of Evoked Potentials with Joint Sparse Representation

作     者:余南南 刘海宽 王晓燕 YU Nan-nan;LIU Hai-kuan;WANG Xiao-yan

作者机构:江苏师范大学电气工程及自动化学院江苏徐州221116 

出 版 物:《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期:2014年第42卷第5期

页      面:852-857页

核心收录:

学科分类:0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基  金:江苏省高校自然科学基金(No.13KJB510010) 江苏省自然科学基金(No.BK20130230) 

主  题:诱发电位双次提取 联合稀疏表示 字典构造 脑电信号 

摘      要:诱发电位少次提取对于研究大脑活动规律以及临床诊断等具有重要意义.根据脑电信号的特点,本文提出一种基于联合稀疏表示的双次诱发电位信号估计算法.利用诱发电位信号的准周期性和自发脑电信号的随机性,该算法将脑电信号看作为相似成分和相异成分的叠加.神经系统通过相同刺激产生的诱发电位主要在潜伏期和波幅两方面发生变化,因此该算法利用平均诱发电位进行建模,得到稀疏字典,通过联合稀疏表示算法实现双次诱发电位信号的提取.实验结果表明,该算法和其他算法相比获得了更好的效果.

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