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旋转变换文献资料
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基于小分散系数与旋转变换的EP信号自适应盲提取方法
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小分散系数准则与旋转变换的算法,即通过分散系数的小化,从而使估计误差的平均幅度达到小,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.
