小波和主分量分析方法研究思维脑电

摘要：

研究自发脑电和思维活动的关系.利用小波和主分量分析结合的WPCA算法对不同思维任务记录的六导脑电进行处理,并对思维特征的频谱能量和变化率等多指标进行综合分析和计算.结果表明WPCA算法不仅可以实现噪声的去除,而且能提高主分量的贡献率,降低输入矢量的维数.对脑电主分量的分析揭示了脑电与思维个体、思维种类、复杂度以及注意力的联系,思维任务的神经网络分类结果验证了WPCA方法研究脑电和思维的有效性,为进一步理解认知和思维过程,实现对思维的定位和分类提供了依据.

关键词：思维脑电、主分量分析、小波分析、WPCA方法、BP神经网络

所属期刊栏目：19

分类号：Q64(生物电磁学)

资助基金：中国科技大学校科研和教改项目KB2508

在线出版日期：2004-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：415-418