【摘 要】
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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
【机 构】
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大连理工大学电子与信息工程学院,新疆财经大学计算机系
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（60372081,60172072）,教育部博士基金项目（20050141025）.
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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最小分散系数准则与旋转变换的算法,即通过分散系数的最小化,从而使估计误差的平均幅度达到最小,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,
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