脑电逆问题多信号分类算法的计算机仿真研究
http://www.100md.com
尧德中；付世敏；饶妮妮；周映春；范思陆；陈霖
脑电图|逆问题|多信号分类(MUSIC),关键词：
参见附件(67kb)。
尧德中；付世敏；饶妮妮；周映春；范思陆；陈霖 电子科技大学自动化系；成都610054中国科技大学北京认知科学开放实验室北京100039 中国生物医学工程学报 2002 1
关键词：脑电图；逆问题；多信号分类(MUSIC)
根据头表观测电位反演脑电源的空域位置,和它在时域中的演化过程是脑电研究中的一个重要方面。本文针对三层同心球头模型,首次采用归一化模糊指数反映反演结果的空域模糊程度,用奇异值比率反映多信号分类算法(MUSIC)的信噪空间分离程度,并利用先进的总体最小二乘法反演脑电源的时域演化过程,实现了从反演结果的空域分布模糊程度、时域过程的重建精度和信噪空间分离程度三个方面对MUSIC算法的计算机仿真研究。研究内容包括不同信噪比的观测记录和不同相关性的源组合,结果显示了该算法对高斯白噪的稳健性和对相干源的敏感性,为进一步把该方法用于实践提供了依据。
关键词：脑电图；逆问题；多信号分类(MUSIC)
根据头表观测电位反演脑电源的空域位置,和它在时域中的演化过程是脑电研究中的一个重要方面。本文针对三层同心球头模型,首次采用归一化模糊指数反映反演结果的空域模糊程度,用奇异值比率反映多信号分类算法(MUSIC)的信噪空间分离程度,并利用先进的总体最小二乘法反演脑电源的时域演化过程,实现了从反演结果的空域分布模糊程度、时域过程的重建精度和信噪空间分离程度三个方面对MUSIC算法的计算机仿真研究。研究内容包括不同信噪比的观测记录和不同相关性的源组合,结果显示了该算法对高斯白噪的稳健性和对相干源的敏感性,为进一步把该方法用于实践提供了依据。
您现在查看是摘要介绍页，详见CAJ附件(67kb)。