一种基于卷积盲源分离的脑电信号独立分量提取方法.pdf

本发明公开了一种基于卷积盲源分离的脑电信号独立分量提取方法，其具体步骤为：搭建包括AD采样模块、短时傅里叶变换模块、频域瞬时盲源分离模块、顺序调整模块和短时傅里叶逆变换模块的基于卷积盲源分离的脑电信号独立分量提取系统；AD采样模块对脑电信号进行采样；短时傅里叶变换模块将时域脑电信号变换到频域；频域瞬时盲源分离模块对频域瞬时混合信号进行分离；顺序调整模块对每个频域段上向量中的独立分量进行顺序调整；短时傅里叶逆变换模块将频域分离结果变换成时域上的独立分量。本发明基于更真实的卷积混合模型提取脑电信号独立分量，采

2023-06-28

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基于独立分量分析盲源分离方法的研究.docx

基于独立分量分析盲源分离方法的研究基于独立分量分析盲源分离方法的研究摘要随着信号处理技术的发展，独立分量分析（IndependentComponentAnalysis，简称ICA）成为了一种重要的信号处理方法。它能够将多个混合在一起的信号分离出来，使得我们可以得到原始信号的独立成分。本论文主要研究了基于独立分量分析的盲源分离方法，并对该方法进行了理论和实验研究。第一部分：引言介绍了独立分量分析和盲源分离的意义和背景，并对本论文的研究内容和方法进行了概述。第二部分：独立分量分析的原理和方法详细介绍了独立分量

2024-10-15

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一种基于卷积盲源分离的高密度表面肌电信号分解方法.pdf

本发明公开了一种基于卷积盲源分离的高密度表面肌电信号分解方法，1）利用恒力输出下的高密度表面肌电信号，纠正不同电极间的时延，并进行时间对齐；然后采用迭代紧缩方法进行卷积盲源分离过程，提取运动单元信号源；2）重复卷积盲源分离过程，提取更多个运动单元信号源，直到重复迭代3次后仍未检测出新的运动单元信号源为止；3）对所有提取出的运动单元信号源的发放序列归类整理，剔除重复以及不合理的发放时刻向量，再次审核运动单元信号源；4）利用审核通过的运动单元信号源进行神经源性和肌源性疾病的辅助诊断、神经肌肉系统的正常、病理及

2023-06-27

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基于张量分解的卷积盲源分离方法.pptx

,CONTENTS01.02.张量定义与性质张量分解的常用方法张量分解在盲源分离中的应用03.盲源分离基本概念卷积盲源分离的挑战与问题基于张量分解的卷积盲源分离方法的核心思想04.张量分解与卷积盲源分离的关联性分析基于张量分解的卷积盲源分离算法流程算法步骤与实现细节算法复杂度分析05.实验数据集与实验环境介绍实验过程与实验设置实验结果展示与分析结果与传统方法的比较06.基于张量分解的卷积盲源分离方法优势分析方法局限性分析对未来研究的建议与展望07.信号处理领域的应用前景在其他领域的应用可能性探讨对相关领域

2024-10-09

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基于网络分量分析的盲源分离方法.docx

基于网络分量分析的盲源分离方法基于网络分量分析的盲源分离方法随着数据获取和存储技术的不断提高，人们能够轻松地获取大量的数据。这些数据包含了许多有用的信息，但也包含了大量的噪声。如何从这些数据中提取出有用的信息并消除噪音是一个重要的问题。盲源分离就是解决这一问题的一种方法。盲源分离是从没有关于信号或源的先验知识的情况下，将多个混合信号分离成源信号的过程。由于缺乏关于信号或源的先验知识，这被称为“盲”处理。因此，盲源分离算法需要解决信号失联性、多解性和噪声干扰等问题。因此，盲源分离一直是一个难题。近年来，基于

2024-11-14

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