【摘 要】
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针对脑电信号存在个体差异性并易受噪声、伪迹干扰的特点，提出一种基于独立成分分析ICA的优选特征通道算法。采用ICA将通道的数据分解为N200、P300、眼电伪迹以及其他生理信号
【机 构】
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天津大学电气与自动化工程学院,加州州立大学贝克斯菲尔德分校计算机系&,电气工程与计算机科学学院
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针对脑电信号存在个体差异性并易受噪声、伪迹干扰的特点，提出一种基于独立成分分析ICA的优选特征通道算法。采用ICA将通道的数据分解为N200、P300、眼电伪迹以及其他生理信号，根据这些信号对每个通道的影响程度，判定各通道是否适合进行特征提取。分别采用本方法和三种常用方法对12个被试的脑电数据进行特征通道选择，并进行N200和P300电位的辨识，经比对发现，本文方法取得了93.10%的平均分类准确率，比其他三种方法下的准确率分别高出7.27%、1.07%和75.96%。为预测任意被试的最优通道，采用最小二
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