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基于分数低阶矩的非高斯噪声中诱发电位提取新方法
  • ISSN号:0258-8021
  • 期刊名称:《中国生物医学工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:R318[医药卫生—生物医学工程;医药卫生—基础医学]
  • 作者机构:[1]大连理工大学电子与信息工程学院,大连116024
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60372081,60172072,30170259,30570475);教育部博士点基金(20050141025)
中文摘要:

诱发电位(EP)信号榆测与分析技术是临床医学诊断神经系统损伤及病变的重要手段之一。传统的EP信号提取与分离方法中,通常认为EP信号中混入的EEG等噪声是高斯分布的。近年来一些研究表明TEEG信号具有一定的非高斯特性。α-稳定分布町以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的EEG噪声。文中简要介绍了稳定分们统计特性,推导了一种适用于EP信号分离提取的新算法。计算机模拟和分析表明,这种算法是一种在分数低阶α稳定分布背景噪声条件下具有良好韧性的EP信号分离提取方法。

英文摘要:

Evoked potentials (EPs) have been widely used to quantify neurological system properties. Traditional EP analysis has been developed under the condition that the background noises in EP are Gaussian distributed. Recently it is accepted that Alpha stable distribution, a generalization of Gaussian, is better for modeling impulsive noises than Gaussian distribution in biomedical signal processing. Conventional blind separation and estimation method of evoked potentials is based on the second order statistics. In this paper, we modify conventional algorithms and analyze the stability and convergence performances of the new algorithm. The simulation experimental results show that the proposed new algorithm is more robust than the conventional algorithm.

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期刊信息
  • 《中国生物医学工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国生物医学工程学会
  • 主编:刘德培
  • 地址:北京东单三条9号
  • 邮编:100730
  • 邮箱:cjbmecjbme@163.com
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  • 国际标准刊号:ISSN:0258-8021
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2057/R
  • 邮发代号:82-73
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