一种EEG信号盲分离和分类的神经网络方法

来源 :中国生物医学工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：Kdx1999

【摘要】

：

提出一种采用多神经网络处理脑电(EEG)信号的方法.首先,对混有噪声的脑电信号给出一种盲分离的自适应神经算法.通过寻求采样时间序列线性组合的kurtosis系数的局部极值,得出

【作者】

：

游荣义陈忠

【机构】

：

厦门大学物理系,不详

【出处】

：

中国生物医学工程学报

【发表日期】

：

2003年5期

【关键词】

：

EEG(Electroencephalograph) 盲分离 KURTOSIS 神经网络 Acoustic noise Algorithms Neural ne

【基金项目】

：

福建省自然科学基金

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提出一种采用多神经网络处理脑电(EEG)信号的方法.首先,对混有噪声的脑电信号给出一种盲分离的自适应神经算法.通过寻求采样时间序列线性组合的kurtosis系数的局部极值,得出该算法的模型和步骤.在盲分离的基础上,对分离出的估计信号进一步利用Kohonen网络进行分类.将该算法用于300个EEG样本处理,并给出处理结果.

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