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高莉

作品数:6 被引量:28H指数:3
供职机构:西安电子科技大学电子工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术医药卫生理学电子电信更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程
  • 1篇电子电信
  • 1篇医药卫生
  • 1篇理学

主题

  • 4篇最大熵
  • 4篇最大熵算法
  • 3篇电图
  • 3篇消噪
  • 3篇脑电
  • 2篇独立分量分析
  • 2篇消噪方法
  • 2篇盲分离
  • 2篇盲分离算法
  • 2篇盲源分离
  • 2篇盲源分离算法
  • 2篇脑电图
  • 1篇心电
  • 1篇心电图
  • 1篇信号
  • 1篇信号消噪
  • 1篇诱发电位
  • 1篇事件相关电位
  • 1篇特征提取
  • 1篇梯度算法

机构

  • 6篇西安电子科技...
  • 1篇宝鸡文理学院
  • 1篇第四军医大学...

作者

  • 6篇黄力宇
  • 6篇高莉
  • 1篇田絮资
  • 1篇丁翠玲

传媒

  • 1篇仪器仪表学报
  • 1篇西北大学学报...
  • 1篇航天医学与医...
  • 1篇西安电子科技...
  • 1篇2007年首...

年份

  • 1篇2009
  • 2篇2008
  • 3篇2007
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于最大熵盲分离算法的脑电消噪方法
最大熵算法是信号盲源分离处理中的主要算法之一。论文介绍了算法的基本原理和自适应改进方法,并将其应用于剔除多导脑电信号中的肌电、眼动等伪迹。本研究表明,基于盲源分离技术的自适应最大熵算法实现了脑电信号与其中所包含的多种干扰...
高莉黄力宇
关键词:最大熵算法盲源分离算法
文献传递
基于自适应梯度盲源分离算法的胎儿心电提取被引量:14
2008年
梯度算法是盲源分离信号分析中的主要算法之一。本文首先介绍了算法的基本原理及其自适应改进,并用4种生理信号对改进算法的性能进行了仿真研究;将该算法应用于母体心电等强干扰条件下胎儿心电信号的提取。研究结果表明,相对于传统的批处理算法,自适应梯度盲分离算法具有更好的性能与鲁棒性,能够将采集的混合信号分解为信源统计独立的不同独立分量,最终通过信号重构在体表电极处获得清晰的胎儿心电信号。自适应梯度盲源分离算法在生理信号的分解和重构提取研究中是一种有潜力的工具。
高莉黄力宇
关键词:盲源分离梯度算法心电图
基于最大熵独立分量分析的诱发电位特征提取被引量:1
2009年
目的针对视觉诱发电位(VEP)特征提取问题,提出一种改进的基于信息极大的最大熵ICA算法。方法通过该算法对多导诱发脑电信号进行独立分量分解,去掉其中包含的噪声干扰成分,并选出与视觉诱发响应相关的主要分量,完成信号的特征提取。结果将选出的分量投影回头皮电极处,使得VEP中的P3峰更加突出。结论所提出的方法实现了信号的特征增强,提高了P3成分定位的准确性。
田絮资高莉黄力宇
关键词:独立分量分析最大熵算法事件相关电位特征提取
基于独立分量分析的自适应最大熵算法对脑电干扰的识别与剔除被引量:6
2008年
目的提出一种在脑电信号采集过程中自动识别和剔除各种干扰的新方法。方法将独立分量分析(ICA)最大熵算法和非线性参数阈值设定相结合。首先对ICA最大熵算法进行自适应改进,并将其用于对包含肌电、眼动等各种干扰的19导脑电信号进行独立分量分解;然后对各独立成分进行3个参数的非线性分析,通过设定的阈值,自动识别出其中的伪迹成分;在去除识别出的各伪迹的独立成分后,将其余独立成分反投影到头皮各电极处,得到去除干扰后较为纯净的脑电信号。结果研究表明,基于盲源分离技术的自适应最大熵算法实现了脑电信号与其中所包含的多种干扰成分的分离,通过信号的重建可实现对不同来源干扰的剔除。结论自适应最大熵算法是生理信号消噪研究中一种有潜力的方法。
高莉黄力宇
关键词:脑电图独立分量分析最大熵算法
基于最大熵盲分离算法的脑电消噪方法
最大熵算法是信号盲源分离处理中的主要算法之一。论文介绍了算法的基本原理和自适应改进方法,并将其应用于剔除多导脑电信号中的肌电、眼动等伪迹。本研究表明,基于盲源分离技术的自适应最大熵算法实现了脑电信号与其中所包含的多种干扰...
高莉黄力宇
关键词:脑电图最大熵算法
文献传递
结合PCA和ICA的脑磁信号消噪研究被引量:7
2007年
基于二阶统计特性的主分量分解(PCA)和基于高阶统计特性的独立成分分析(ICA)是盲源分离信号处理中两种最为典型的方法.针对多通道脑磁信号的消噪问题,提出一种基于PCA与ICA相结合的信号消噪新算法.首先通过对脑磁信号进行主分量分解来降低信号维数,去掉其中包含的冗余成分,使计算时间缩短到原来的10%;进而利用自适应最大熵独立成分分析算法对降维后的数据进行二次分解,提取出脑磁信号中含有的干扰分量,使信噪比从10 dB提高到80 dB,达到对信号进行消噪的目的.
高莉黄力宇丁翠玲
关键词:脑磁图
共1页<1>
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