教授 博士生导师 硕士生导师
性别：男
毕业院校：大连理工大学
学位：博士
学科：信号与信息处理
生物医学工程
办公地点：大连理工大学创新园大厦
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发布时间：2019-03-10
论文类型：期刊论文
发表时间：2003-06-25
发表刊物：北京生物医学工程
收录刊物：ISTIC
卷号：22
期号：2
页面范围：85-88
ISSN号：1002-3208
关键字：独立分量分析(ICA) 诱发电位(EP) 信号噪声分离
摘要：诱发电位(EP)信号的检测与分析技术是临床医学诊断神经系统损伤及病变的重要手段之一.但是,从人体体表所得到的EP信号含有大量的噪声,最典型的噪声是人体自发产生的脑电图信号(EEG).因此,为利用EP信号诊断神经系统的损伤和病变,需要从混合信号中去除EEG等噪声.独立分量分析(ICA)是一种新近发展起来的统计信号处理方法.本文把ICA方法应用于EP信号的噪声消除,并与传统的自适应滤波方法进行了比较.计算机模拟表明,采用ICA方法进行信号噪声分离的结果明显优于自适应滤波方法.
上一条：独立分量分析原理及其应用
