KICA模型选择及其在消除脑电信号伪差中的应用

摘要：

理论分析并结合实验验证指出基于正定核的独立分量分析算法(KICA)的优化与分离性能与其模型参数的选择有关.提出了一种简单高效的模型选择方法:在混合信号中附加一个已知验证信号,通过最小化该已知信号的分离误差来选择最优模型参数.实验结果表明:经模型选择后的KICA能成功分离脑电信号中的心电伪差.

关键词：核独立分量分析(KICA)、模型选择、盲信号分离、脑电信号(EEG)、心电伪差

所属期刊栏目：32

分类号：TP18;R318.04(自动化基础理论)

资助基金：科技部科研项目2002CB312200;高等学校博士学科点专项科研项目20040251010;中国科学院资助项目69974014

在线出版日期：2006-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：456-461,483