一种基于卷积盲源分离的脑电信号独立分量提取方法.pdf
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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
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
基于频点修正的卷积盲源分离方法.pdf
本发明请求保护一种基于频点修正的卷积盲源分离方法,属于信号处理技术领域。通过对源信号短时傅立叶变换(STFT)和相应频点分离信号做特性分析,找出各频点间的相似性;然后,通过设立门限值
基于多尺度卷积自编码器的脑网络盲源分离方法.pdf
本发明公开了基于多尺度卷积自编码器的脑网络盲源分离方法,涉及脑网络分离技术领域,该基于多尺度卷积自编码器的脑网络盲源分离方法,包括以下步骤:步骤一:对脑信号的提取和预处理;步骤二:基于多尺度卷积脑信号特征提取过程;步骤三:基于长短时记忆网络的多尺度特征融合过程。本发明通过利用一种创新和有效的无监督自编码的学习范式来进行脑网络的盲源分离,与以往的盲源分离技术不同,该模型直接利用可以提取脑信号中不同尺度的时序信息,并利用长短时记忆网络融合各尺度特征,同时对融合后的响应信号进行稀疏限制,从而实现了脑信号中的脑网
基于盲源分离的房颤信号提取方法.pdf
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