基于独立分量和功率谱分析的VEP提取  被引量:5

Extraction of VEP based on independent component analysis and power spectral density

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作  者:张韫[1] 侯晓萌[1] 张旭[1] 

机构地区:[1]首都医科大学,北京100054

出  处:《医疗设备信息》2004年第3期10-13,共4页Information of Medical Equipment

摘  要:近年来 ,相关领域的科学家和医学专家们正致力于利用脑电信号研究大脑不同皮质区在各种认知活动中所表现出来的生物电变化 ,并且试图利用这些变化测试人类心理 ,控制外部环境。人类头皮脑电信号包括自发脑电和诱发电位两种成分。由于诱发电位一般只有0.3—20μV ,而自发脑电的幅度却高达30—100μV ,因此 ,如何从脑电信号中有效提取淹没在自发脑电中的诱发电位便成为脑电成分特征提取的关键。本文利用独立分量分析和功率谱分析相结合的方法对用固定频率刺激源引出的视觉诱发电位进行提取 。In recent years, scientists of many fields and medical specialists hav e been trying to explore changes of bioelectrical signals in EEG in recognized t asks. And they try to use the changes to evaluate human psychology and control e xternal environments. There are two groups of components in human scalp EEG. The y are derived from spontaneous rhythms and evoked potentials. Because evoked pot entials are only 0.3—20μV, but spontaneous rhythms can be up to 30—100μV, it is very difficult to extracting evoked potentials from spontaneous rhythms. We use the methods of Independent component analysis and power spectral density to separate fixed frequency visual evoked potential from EEG, and gain the satisfie d result.

关 键 词:独立分量分析 功率谱 视觉诱发电位 

分 类 号:R311[医药卫生—基础医学]

 

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