【摘 要】
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研究自发脑电和思维活动的关系.利用小波和主分量分析结合的WPCA算法对不同思维任务记录的六导脑电进行处理,并对思维特征的频谱能量和变化率等多指标进行综合分析和计算.结
【机 构】
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中国科学技术大学电子科技系,美国UIC大学生物医学工程系
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研究自发脑电和思维活动的关系.利用小波和主分量分析结合的WPCA算法对不同思维任务记录的六导脑电进行处理,并对思维特征的频谱能量和变化率等多指标进行综合分析和计算.结果表明WPCA算法不仅可以实现噪声的去除,而且能提高主分量的贡献率,降低输入矢量的维数.对脑电主分量的分析揭示了脑电与思维个体、思维种类、复杂度以及注意力的联系,思维任务的神经网络分类结果验证了WPCA方法研究脑电和思维的有效性,为进一步理解认知和思维过程,实现对思维的定位和分类提供了依据.
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