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基于虚拟通道ICA方法的诱发电位单导少次提取
脑电诱发电位的单导少次提取一直是生物医学信号处理领域倍受关注的问题.独立分量分析作为解决盲源分离问题的一种有效算法已被广泛应用于诱发电位提取之中.独立分量分析处理的是多路观测信号,且要求观测信号路数大于或等于独立信号源的个数.为了能够应用独立分量分析算法实现诱发电位的单导少次提取,引入虚拟通道构建观测信号矩阵,从而得到符合实际应用条件的算法模型.4路信号仿真实验表明了虚拟通道模型可以有效提取诱发电位.对12位受试者进行模式翻转视觉诱发电位测试,仅用单导连续4次记录即可实现诱发电位的初步提取,信噪比增加约为12 dB,当采用10路虚拟通道,信噪比提高约20 dB.4路和10路虚拟通道ICA方法下得到的多导联VEP相关系数的统计结果进一步证实增加虚拟通道的数量,EP信号提取效果也会更好.
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基于左右手运动想象单通道脑电信号的预处理研究
在左右手运动想象的脑电(EEG)分析方法中,目前大多针对多通道采集的EEG数据,难以应用到单通道脑机接口(BCI)中.本文采用一种改进的独立成分分析(ICA)方法,实现了对EEG数据有效的预处理.首先,对数据进行线性漂移校正,去除数据漂移;然后采用延时窗口数据增加虚拟通道数,利用ICA除去EEG数据中的伪迹,即眼电和心电;后利用希尔伯特-黄变换(HHT)后的瞬时幅值,求平均瞬时能量特征并分类.实验证明,该方法测试性完成了EEG数据的预处理工作,提高了单通道EEG信号的分类率,可为单通道的便携式BCI研究打下基础.
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电子耳蜗虚拟通道技术研究进展
本文介绍了电子耳蜗的虚拟通道技术,采用同步或序列方式刺激两个相邻电极对,可产生一个或多个独立、可辨的中间音高,即虚拟通道.该技术利用有限数量的固定电极大化地产生、传递更丰富的频域音高信息,有效利用了电极间的相互作用,同时也提高电子耳蜗植入者听觉系统的频域分辨率.应用该技术将可能使植入者在音乐欣赏、汉语识别、噪声环境下语音识别等方面有更理想的听力恢复效果,有助于提高电子耳蜗的语音识别效果,使更多电子耳蜗植入者更好地恢复听觉.
