稳定分布噪声环境下的EEG-MUSIC源定位  

EEG-MUSIC source localization in α stable noise environment

作　　者：龙俊波[1] 汪海滨[2] 查代奉[1] 

机构地区：[1]九江学院电子工程学院,江西九江332005 [2]九江学院信息科学与技术学院,江西九江332005

出　　处：《计算机工程与应用》2013年第2期122-125,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(No.60772037);江西省卫生厅科技计划项目(No.20092076);江西省自然科学基金(No.2009GES0068);江西省教育厅科技基金资助项目(No.GJJ10266)

摘　　要：EEG作为一种无损的新医学技术近几年已经被广泛地研究,EEG-MUSIC是一种基于EEG的脑源病灶空间定位算法,它只能在高斯噪声下工作。特殊情况下的脑电传感器阵列数据中可能伴有一种强脉冲噪声,这种噪声可以用α稳定分布描述。稳定分布噪声环境下,传统的EEG-RAP-MUSIC失效。为此用FLOM矩阵代替自相关矩阵,提出了一种适合稳定分布噪声环境的脑源定位新方法FLOM-EEG-RAP-MUSIC。计算机仿真表明,所提出的方法能较好地在稳定分布噪声环境下工作,具有一定的鲁棒性。EEG（Electroencephalography） which is a new medical technology has been generally researched recently, EEG-MUSIC （Multiple Signal Classification） is a spatial source localization method based on EEG, but it can only work in Gauss noises environment. Because noises are pulsing in EEG array processing data, they can be described by a stable distribution. The per- formance of EEG-RAP （Recursively Applied and Projected）-MUSIC degenerates in a stable distribution environment. A new source localization method which can work in a stable distribution environment is proposed because correlation matrix is re- placed by improved Fractional Low Order Moment（FLOM）matrix in the method. Simulations indicate that the method is robust.

关 键 词：脑电图 源定位 Α稳定分布 分数低阶矩 多信号分类 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]