WICA及其在腦誘發(fā)電位提取中的應(yīng)用.pdf

1、隨著腦電信號處理技術(shù)的發(fā)展，利用有效而準(zhǔn)確的方法分析大腦的奧秘已經(jīng)成為當(dāng)今最大的科學(xué)挑戰(zhàn)之一，其中對于腦誘發(fā)電位的提取更廣泛的應(yīng)用于神經(jīng)精神科以及其他領(lǐng)域。但是近年來利用的一系列腦電分析方法都存在一定的缺陷。 由于腦電信號中包含的有用成分一般都是瞬態(tài)弱信號，于是根據(jù)腦電信號以及信號分析方法各自的特點(diǎn)，本文把小波變換(WT)和獨(dú)立分量分析(ICA)的結(jié)合方法(WICA)應(yīng)用到腦誘發(fā)電位提取中。經(jīng)過小波變換后子帶重組的多道ICA輸入

2、信號中，非目標(biāo)信號成分和干擾信號成分一般己變得較弱，因此，WICA算法能有效地分離出相對較強(qiáng)的目標(biāo)信號成分。 臨床實(shí)驗(yàn)中首先把WICA算法應(yīng)用到癲癇特征波以及腦電信號中α波增強(qiáng)上。分別根據(jù)癲癇波和α波的特征，通過連續(xù)小波分解把工頻陷波，肌電偽跡以及相應(yīng)噪聲去除，然后重組ICA輸入再進(jìn)行分析。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，癲癇特征波和α波得到增強(qiáng)。 其次應(yīng)用到2003年全球腦-機(jī)接口數(shù)據(jù)競賽的任務(wù)里。先用小波濾波，使頻段集中在2～8Hz的P3