一种EEG信号盲分离和分类的神经网络方法

摘要：

提出一种采用多神经网络处理脑电(EEG)信号的方法.首先,对混有噪声的脑电信号给出一种盲分离的自适应神经算法.通过寻求采样时间序列线性组合的kurtosis系数的局部极值,得出该算法的模型和步骤.在盲分离的基础上,对分离出的估计信号进一步利用Kohonen网络进行分类.将该算法用于300个EEG样本处理,并给出处理结果.

关键词：EEG(Electroencephalograph)、盲分离、kurtosis、神经网络

所属期刊栏目：22

分类号：TN911;TP183

资助基金：福建省自然科学基金C0310028

在线出版日期：2003-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：428-432,409