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理论分析并结合实验验证指出基于正定核的独立分量分析算法（KICA）的优化与分离性能与其模型参数的选择有关。提出了一种简单高效的模型选择方法：在混合信号中附加一个已知验证信号，通过最小化该已知信号的分离误差来选择最优模型参数。实验结果表明：经模型选择后的KICA能成功分离脑电信号中的心电伪差。
KICA模型选择及其在消除脑电信号伪差中的应用
【摘 要】
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理论分析并结合实验验证指出基于正定核的独立分量分析算法（KICA）的优化与分离性能与其模型参数的选择有关。提出了一种简单高效的模型选择方法：在混合信号中附加一个已知验证信
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,桂林电子科技大学计算机系
【出 处】
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华东理工大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2006年4期
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划项目（2002CB312200）,教育部高校博士点基金项目（20040251010）,国家自然科学基金项目（69974014）
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