【摘 要】
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提出一种基于Infomax ICA少次自动提取脑电信号P300成分的方法.为了提高ICA分解的有效性,对原始数据中的自发脑电信号和P300成分进行了均衡.混合信号经过ICA分解后,根据IC的
【机 构】
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桂林电子科技大学生命与环境科学学院,桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划(No.2006AA06Z105);广西教育厅科研项目(No.201012MA084)
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提出一种基于Infomax ICA少次自动提取脑电信号P300成分的方法.为了提高ICA分解的有效性,对原始数据中的自发脑电信号和P300成分进行了均衡.混合信号经过ICA分解后,根据IC的固定时间模式的标准差来自动选择P300成分IC,最后重构得到P300成分.实验结果是：利用6试次实验数据经过本文方法处理后能自动得到P300成分,与29试次平均结果（标准信号）相比,它们之间的Pearson相关系数达0.9035,而6试次实验数据平均的结果与标准信号之间的Pearson相关系数为0.5105.结果表明,
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