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结合小波包和ICA的脑电信号特征波提取方法*
引用本文:谢松云,潘辉,张伟平.结合小波包和ICA的脑电信号特征波提取方法*[J].计算机应用研究,2008,25(9):2671-2673.
作者姓名:谢松云  潘辉  张伟平
作者单位:西北工业大学,电子信息学院,西安,710072
基金项目:国家自然科学基金资助项目(30470459);西北工业大学基础研究基金资助项目(2006NF08B0)
摘    要:为了更有效地提取脑电信号特征波,结合小波包和ICA(独立分量分析),提出了一种脑电特征波提取方法。首先对脑电信号进行小波包分解,然后进行相关频段信号的重构,从而提取出特征波的概貌作为初次提取的特征波;再利用ICA分离技术,以初次提取的特征波为参考信号对其进行增强。实验结果表明,对比于独立地应用某一种方法,两种方法相结合更能有效地提取脑电信号特征波。

关 键 词:小波包  独立分量分析  特征提取  脑电信号

Feature extraction of EEG signal based on wavelet package and ICA
XIE Song yun,PAN Hui,ZHANG Wei ping.Feature extraction of EEG signal based on wavelet package and ICA[J].Application Research of Computers,2008,25(9):2671-2673.
Authors:XIE Song yun  PAN Hui  ZHANG Wei ping
Abstract:In order to extract the feature of EEG signals efficiently,put forward the method combined wavelet package with ICA.Firstly,decomposed the original EEG signals by using wavelet package transformation, and extracted the rough feature wave by recomposing the related decomposed coefficients as the preliminary extraction. Then,used the fast ICA technique for boosting up the feature wave by separating the feature wave again. Compared with applying the two methods separately, method combined wavelet package and ICA is more efficient to extract feature wave.
Keywords:wavelet package  independent component analysis(ICA)  feature extraction  electroencephalogram(EEG)signal
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