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基于LVQ和脑电信号的左/右手动识别
基于脑电信号的脑-计算机接口(brain- computer interface,BCI)需要对脑电信号进行识别或区分.本文针对2003年世界BCI大赛提供的实验数据,利用学习矢量量化(learning vector quantisation,LVQ)算法从脑电信号中识别受试者左手或者右手手指运动,取得了较好的分类效果.
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光栅空间滤波方法实现显微光切片
探索应用数字空间滤波方法,在普通显微镜下,构建结构光,实现宽场光学切片技术.对技术方法进行了理论推导,在去除光栅条纹方面,通过修改图像的傅立叶频谱,来消除光栅条纹,从而使线形去光栅方法得以改进.分析讨论了本技术硬件软件实现及其优劣.
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基于独立分量分析的脑电噪声消除
作为一种新的多元统计处理方法,独立分量分析(ICA)是解决盲源分离(BSS)问题的一个有效手段.在简要分析ICA理论及其算法的基础上,提出将其应用到脑电中的眼电伪迹的去除任务.实际采集的生理信号大多由相互独立的成分线性迭加而成,符合ICA要求源信号统计独立的基本假设.与传统方法相比,ICA这种空间滤波器不受信号频谱混迭的限制,消噪的同时能对有用信号的细节成分做到很好的保留,很大程度上弥补了时频域方法的不足.此外解混矩阵的逆可以用来反映独立源的空间分布模式,具有重要的生理意义.
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脑内源性光学成像中的图像增强处理
脑内源信号光学成像是一种二次成像技术,其信号微弱并带有皮层生理结构所决定的信号特征.选取有效的空间滤波方式能对图像的噪声进行抑制,使得微弱信号得以增强.本文针对脑内源性信号的光学成像,采用不同的线性与非线性空间滤波处理,并对噪声的抑制程度和图像细节保存程度进行讨论.结果显示非线性中值空域滤波对内源性光学图像去噪效果明显,并能保留丰富的细节特征,是适于脑内源性光学成像信号特点的图像增强技术.
