文献类型：期刊文章

作　　者：游荣义[1] 陈忠[2]

机构地区：[1]集美大学理学院物理系,厦门361021 [2]厦门大学物理系,厦门361005

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家自然科学基金 (10 2 340 70 );福建省自然科学基金 (C0 310 0 2 8)资助项目

年　　份：2005

卷　　号：26

期　　号：4

起止页码：415-418

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20153401199138)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出一种新的盲信号分离的神经网络方法,该方法将小波变换和独立分量分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合。利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始信号中的部分高频噪声滤除后,再重构原始信号作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA算法不能将噪声从源信号中分离的缺陷。实验结果表明,将该方法用于多通道脑电信号的盲分离是很有效的。

关 键 词：神经网络方法 盲信号分离 小波变换  独立分量分析  ICA算法 噪声滤除 输入信号  脑电信号  源信号 盲分离 多通道  原始  

分 类 号：TP183] TN911.7]