基于脑电信号的思维任务分类

脑电信号(EEG)是研究脑活动的一种重要的信息来源,基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式。文中主要对不同心理作业的思维脑电信号运用独立分量分析进行预处理,然后采用AR模型提取特征,最后应用BP神经网络对AR系数特征进行训练和分类。实验表明,此方法可以达到很好的分类效果。     

基于脑电信号的思维任务分类

脑电信号（EEG）是研究脑活动的一种重要的信息来源，基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式。文中主要对不同心理作业的思维脑电信号运用独立分量分析进行预处理，然后采用AR模型提取特征，最后应用BP神经网络对AR系数特征进行训练和分类。实验表明，此方法可以达到很好的分类效果。     

基于AR模型的脑-机接口问题研究

在脑一机接口的研究中分类识别技术占有重要地位。将脑电信号中事件去同步化/相同步化现象作为特征信息,深入讨论基于AR模型的自适应算法（AAR）和多变量参数AAR模型算法（MVAAR）在脑电信号特征提取中的应用。结合三种分类器,对这两种算法进行了比较,实验证明两种方法的实验效果都很好,但是MVAAR算法比AAR算法能够达到更高的分类正确率,其阶次一般选取也比较低,数据仿真吻合度高,具有更强的通用性。     

基于独立分量分析的脑电信号的眼电伪迹消除

介绍了独立分量分析技术的基本概念和原理,及其具有代表性的基于负熵最大的快算独立分量分析算法和基于核空间的独立分量分析算法,并分别对脑电中的眼电伪迹进行去除。通过仿真实验表明了独立分量分析算法较快速独立分量分析算法能更好去除眼电伪迹,具有较好准确性和鲁棒性。     

基于神经网络集成的思维脑电信号分类方法

提出基于神经网络集成算法的思维脑电信号分类方法,采用BP神经网络为分类器,对用AR参数提取的思维脑电特征进行分类。为进一步提高BP神经网络的分类性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票,实验表明,提出的方法具有很好的分类效果。     

ICA在思维脑电特征提取中的应用

简要介绍了独立分量分析（ICA）的基本思想及算法，并将其应用在基于多导思维脑电（mental EEG)的特征提取方面。实验结果表明：ICA可以将脑电信号中包含的心电（ECG）、眼电（EOG）等多种干扰信号成功地分离出来，较好地完成了脑电消噪预处理工作。同时，通过使用ICA方法对不同心理作业的脑电信号进行分析处理，发现了与心理作业相对应的脑电独立分量特征，这些稳定的独立分量特征为心理作业分类和脑一机接口技术提供了新的实现方法。     

脑机接口系统中的交互技术研究

首先介绍了脑机接口(brain-computer interface,BCI)系统的概念和基本组成,交互技术在系统中的重要作用,以及目前国际上比较典型的交互技术;其次鉴于当前交互技术中存在的不足,分析了如何使人在脑机接口系统发挥更重要的作用,提出了一种新的脑机接口实验范式,该范式中随着被试操作技能的提高系统性能可以得到明显提升;之后建立了该实验范式的原型机系统——基于BCI的倒摆交互控制系统;最后对脑机交互技术的发展及脑机接口技术未来的应用做了展望。     

ICA在思维脑电特征提取中的应用

简要介绍了独立分量分析(ICA)的基本思想及算法,并将其应用在基于多导思维脑电(mental EEG)的特征提取方面.实验结果表明:ICA可以将脑电信号中包含的心电(ECG)、眼电(EOG)等多种干扰信号成功地分离出来,较好地完成了脑电消噪预处理工作.同时,通过使用ICA方法对不同心理作业的脑电信号进行分析处理,发现了与心理作业相对应的脑电独立分量特征,这些稳定的独立分量特征为心理作业分类和脑-机接口技术提供了新的实现方法.     

脑机接口系统的协同工作机制

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种新型的对外信息交流和设备控制方式。脑机接口系统的协同工作机制包含了人机协同和软硬件各模块间的协同。本文探讨了这些协同工作如何开展、各部件如何共同协调与协作来完成共同的任务。     

基于独立分量分析的脑电中眼电伪迹消除

利用独立分量分析的方法对脑电中眼电伪迹成分进行剔除。运用负熵最大算法将脑电信号分解成独立分量,利用伪迹脑地形图的特征,将伪迹分量分离,得到不含伪迹的脑电信号。实验结果表明,该算法具有较强的稳健性和实用性。     

独立元分析方法及其在视频分割中的应用

该文详细的介绍了独立元分析方法(Independent Component Analysis,ICA)的基本背景、原理,以及各种独立元分析算法及其特点。同时考虑到在视频分割中,视频图像的内容丰富,物体复杂多样,但是前景物体和背景图像基本上保持相对独立的特点,利用盲信号分离的思想,尝试着把独立元分析方法用于视频分割,以获得相对独立的背景和前景图像。文中用摄像头采集的连续几帧图像做实验,取得了比较满意的效果。     

基于松弛因子的快速独立分量分析算法的遥感图像分类技术

多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析算法利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感图像而言,算法去除了波段图像之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的。但是独立分量分析算法有一个缺点,即计算量太大,影响了在多光谱遥感图像分类上的应用。M-FastICA算法同FastICA算法一样,它们的收敛依赖于初始权值的选择。通过在M-FastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围收敛,得到更稳定的收敛效果。应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度较原始遥感图像的精度均高,并且三种独立分量分析算法的分类性能也相当。     

基于网络分量分析的盲源分离方法

提出了用先验混合矩阵对盲源进行分离的网络分量分析方法(NCA).该方法在统计独立性假设不成立的条件下,也能实现对源信号的分离.通过计算机仿真与FastlCA和JADE算法进行了性能比较分析,证实了在无统计独立性的假设下,NCA具有更理想的盲源分离效果.     

基于互累积量的有噪独立分量分析方法

针对传统独立分量分析(ICA)方法无噪假设的局限性,提出基于互累积量的有噪ICA方法。考虑含高斯噪声的瞬时混合模型,以观测信号的互累积量组成一系列对称矩阵,以对称矩阵的联合对角化程度为目标函数,采用粒子群优化算法对混合矩阵进行全局寻优。通过寻优得到混合矩阵,将有噪ICA转化为一维欠定ICA,基于奇异值分解法得到源信号的估计。仿真结果表明,与传统ICA方法相比,该方法对混合矩阵的估计精度较高,可以明显提高分离信号的信噪比。     

一种基于独立分量分析的数字水印算法

提出一种基于独立分量分析的图像水印算法.该算法把一幅二值水印图像嵌入到原图像的小波逼近子图中,检测时利用快速独立分量分析方法来提取水印.实验结果表明,该算法加入的水印可以被恢复,并且具有一定的鲁棒性.     

新息模型的独立分量分析方法

为提高独立分量分析(ICA)算法的收敛速度与收敛精度,引入ICA方法的新息模型。通过新息的计算减少观测数据间的冗余进而增加了潜在分量的非高斯性。实验中利用具有弱相关性的图像信号进行仿真,通过与传统算法的比较证明了新方法能有效提高收敛速度和收敛精度。     

独立分量分析的基本问题与研究进展

通过对独立分量分析最新发展的研究,对现有的独立分量分析研究理论进行了总结,介绍了独立分量分析的模型定义、数学原理和应用等基本问题,剖析了独立分量分析与盲源分离、主分量分析以及白化的关系,给出了解决独立分量分析问题的研究框架和各种基本方法,并指出了进一步的研究方向。     

基于小波分解的独立分量掌纹识别方法

独立分量分析方法在图像处理中具有独特的优势,用于掌纹特征提取,使得变换后的各分量之间不仅互不相关,而且还尽可能的统计独立,能更全面的揭示掌纹特征间的本质结构。为了降低运算复杂度,提出了一种基于小波分解的独立分量掌纹特征提取方法。首先对掌纹图像做小波变换进行降维,在保留原始图像轮廓信息和细节信息的基础上,去掉高频噪声,然后进行独立分量分析,采用FastICA算法,试验结果表明,本方法比传统的独立分量分析方法的识别率更高,且计算量大大减少。     

基于统计不相关矢量集的独立成分分析

针对随机数据在高斯分布条件下,独立成分分析在本质上不可能实现的问题,提出在统计不相关矢量集上进行独立成分分析。与一般白化变换后的数据相比,基于统计不相关矢量集的数据具有更好的不相关性,在估计独立分量时性能更优越。在ORL人脸数据库上进行的实验结果证明了该算法的有效性。