一种基于高阶统计量的&mu;节律脑电信号盲提取新方法

蔡坤 谢胜利

doi:10.3969/j.issn.1000-565X.2011.05.003

华南理工大学学报(自然科学版) >

2011 , Vol. 39 >Issue 5: 12 - 17,35

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-565X.2011.05.003

电子、通信与自动控制

一种基于高阶统计量的μ节律脑电信号盲提取新方法

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华南理工大学电子与信息学院，广东广州 510640

蔡坤(1977-)，男，博士生，讲师，主要从事盲信号处理技术在生物医学工程中的应用研究

收稿日期: 2010-05-07

修回日期: 2010-11-08

网络出版日期: 2011-04-01

基金资助

国家自然科学基金资助项目(60774094，60874061)

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Blind Extraction of μ-Rhythm ElectroencephalogramSignals Based on High-Order Statistics

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School of Electronic and Information Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China

蔡坤(1977-)，男，博士生，讲师，主要从事盲信号处理技术在生物医学工程中的应用研究

Received date: 2010-05-07

Revised date: 2010-11-08

Online published: 2011-04-01

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国家自然科学基金资助项目(60774094，60874061)

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摘要

根据实际μ节律信号的超高斯性和不对称性分布的特点，提出了一种新的基于高阶统计量的μ节律脑电信号盲提取的不动点算法，并对该算法的局部稳定性和局部收敛性进行了讨论，给出了该算法局部稳定和局部收敛的条件。最后，利用模拟和临床脑电信号分别对该算法和FastICA算法进行了仿真分析。结果表明，对于μ节律脑电信号的提取，文中提出的算法较FastICA算法更为有效。

关键词： ; font-size: 10.5pt; mso-bidi-font-size: 11.0pt; mso-ascii-theme-font: minor-latin; mso-fareast-theme-font: minor-fareast; mso-hansi-theme-font: minor-latin; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-theme-font: minor-bidi; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-CN; mso-bidi-language: AR-SA; mso-ascii-font-family: Calibri; mso-hansi-font-family: Calibri">脑电图; 信号处理; 盲提取; 峭度; 偏度; μ节律

本文引用格式

蔡坤谢胜利 . 一种基于高阶统计量的μ节律脑电信号盲提取新方法[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2011 , 39(5) : 12 -17,35 . DOI: 10.3969/j.issn.1000-565X.2011.05.003

Abstract

Proposed in this paper is a new fixed-point blind extraction algorithm of μ-rhythm electroencephalogramsignals based on high-order statistics,which takes into consideration the super-Guassian characteristic and non-symmetricdistribution of the signals. Then,the local stability and convergence of the proposed algorithm are discussed,and the corresponding conditions are determined. Finally,the algorithm is compared with the FastICA algorithmthrough a case study on simulated and clinical μ-rhythm electroencephalogram signals,with a higher effectivenessof it being revealed.

Key words： electroencephalogram; signal processing; blind extraction; kurtosis; skewness; μ rhythm

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