基于最小分散系数与旋转变换的EP信号自适应盲提取方法

摘要：

诱发电位对于诊断神经系统损伤和病变具有重要的意义.传统的EP信号提取与分离方法中,通常认为EP信号中混入的EEG等噪声是高斯分布的.近年来一些研究表明了EEG信号具有一定的非高斯特性,而Alpha稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的EEG噪声.本研究提出了一种适用于EP信号分离提取的基于最小分散系数准则与旋转变换的算法,即通过分散系数的最小化,从而使估计误差的平均幅度达到最小,再利用Givens矩阵求解混矩阵.计算机模拟和分析表明,这种算法在分数低阶Alpha稳定分布背景噪声条件下,具有良好韧性,对EP信号可有效进行分离提取.

关键词：诱发电位、Alph稳定分布、分数低阶统计量、旋转变换

所属期刊栏目：26

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金60372081;60172072;高等学校博士学科点专项科研项目20050141025

在线出版日期：2007-12-28（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：647-651,657