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杨俊宇
作品数:
2
被引量:6
H指数:1
供职机构:
南京邮电大学电子科学与工程学院
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发文基金:
江苏省高校自然科学研究项目
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
杨晨
南京邮电大学电子科学与工程学院
黄丽亚
南京邮电大学电子科学与工程学院
于涵
南京邮电大学电子科学与工程学院
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年份
2篇
2015
共
2
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基于二维集合经验模式分解的稳态视觉诱发电位目标检测研究
被引量:1
2015年
稳态视觉诱发电位(SSVEP)是由持续的视觉刺激而诱发的节律性脑电信号。SSVEP频率由固定的视觉刺激频率及其谐波频率组成。二维集合经验模式分解(2D-EEMD)是经典的经验模式分解算法的改进算法,将分解拓展到二维方向上。本文首创性地将2D-EEMD应用于SSVEP。分解得到的本征模式函数(IMF)的二维图像可清晰地观测到SSVEP频率。经过噪声和伪迹滤除的SSVEP主要有效IMF成分投影到头图上,可以反映大脑对视觉刺激的时变趋势,以及大脑不同区域的反应程度,结果显示枕叶区对于视觉刺激的反应最为强烈。最后本文用短时傅里叶变换(STFT)对2D-EEMD的重构信号进行SSVEP频率提取,其识别准确率提高了16%。
杨晨
黄丽亚
文念
杨俊宇
关键词:
脑机接口
短时傅里叶变换
基于ICA和聚类的EEG脑源定位研究
被引量:5
2015年
将独立成分分析(ICA)与聚类Cluster相结合应用到脑电的多偶极子源定位,先采用快速独立成分分析(fast ICA)得到多个独立成分(ICs),然后通过聚类方法对得到的ICs进行特征提取和有效归类。该方法在去除脑电伪迹和噪声干扰的同时解决了ICA分解后独立成分的选取依赖于经验的局限性。以上消除了伪迹干扰和ICs的不确定性选择对源定位性能的影响,为源定位创造了有利条件。对ICs进行定位也使得整个定位过程像单偶极子定位一样稳定简单。仿真实验中源定位效果得到改善,表明了该方法的有效性。
文念
黄丽亚
于涵
杨晨
杨俊宇
关键词:
脑电
聚类分析
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