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基于復合型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性ICA及其在SCP少次提取中應(yīng)用研究

李曉歐 馮煥清

李曉歐, 馮煥清. 基于復合型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性ICA及其在SCP少次提取中應(yīng)用研究[J]. 電子與信息學報, 2005, 27(2): 326-328.
引用本文: 李曉歐, 馮煥清. 基于復合型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性ICA及其在SCP少次提取中應(yīng)用研究[J]. 電子與信息學報, 2005, 27(2): 326-328.
Li Xiao-ou, Feng Huan-qing. Nonlinear ICA Based on a Combined Neural Network and Its Application to Single-Trial Extraction of SCP[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2005, 27(2): 326-328.
Citation: Li Xiao-ou, Feng Huan-qing. Nonlinear ICA Based on a Combined Neural Network and Its Application to Single-Trial Extraction of SCP[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2005, 27(2): 326-328.

基于復合型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性ICA及其在SCP少次提取中應(yīng)用研究

Nonlinear ICA Based on a Combined Neural Network and Its Application to Single-Trial Extraction of SCP

  • 摘要: 該文提出一種基于MISEP和NLFA方法的復合無監(jiān)督多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解決非線性獨立分量分析(ICA)的解混問題,并對MISEP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中用到的兩種Sigmoid函數(shù)及新引入的徑向基函數(shù)(RBF)作了信號分離性能的對比分析。實驗結(jié)果表明,本文方法可以更好地從非線性混合信號中復現(xiàn)源信號,穩(wěn)定性高,同時應(yīng)用于慢皮層電位(SCP)的少次提取,經(jīng)與相干平均法比較,波形的整體提取效果明顯。
  • 加載中
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  • 被引次數(shù): 0
出版歷程
  • 收稿日期:  2003-11-28
  • 修回日期:  2004-03-12
  • 刊出日期:  2005-02-19

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