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1、分類編密級(jí):公幵單位代時(shí):10065j:09209007Aif砷羌六f研究生學(xué)位論文論文題目:基于WICA的事件相關(guān)電位P300少次提取研究TheResearchofSeveralTrialsExtractP300inEventrelatedPotentialBasedonWICA學(xué)生姓名:康玉萍申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩土申請(qǐng)專業(yè)名稱:教冇技術(shù)學(xué)研究方向:認(rèn)知神經(jīng)信息學(xué)指4教師姓名:張桂2Uk技術(shù)職稱:教授捉交論文丨丨Ulj:
2、2012■[4FJAbstractAneventrelatedpotential(ERP)isaseriesofbrainwaveswhichwithfixedtimerelationshiptoactualexpectstimulus(voice、light、electricityetc.).AndP300istheimptantcomponentofERPitiscloselyrelatedtocognitivefunctions
3、uchasattention、identificationdecisionmaking、memyetc.HoweveritishardtoextractP300inEventrelatedpotentialfromEEGsignalsbecauseERPissotinybesubmergedinEEGsignalsatthesametimeitiseasytobedisturbedbyenvironmentalnoiseweusuall
4、yextractP300with40100superposedaverageTherefehowtoextractP300fromiginalsignalswithlesssuperpositionshastobeanimptantdifficultproblem.ERPissubmergedinEEGsignals.InrecentyearsIndependentComponentAnalysis(ICA)iswidespreadus
5、edinthesignalprocessingfieldasanewBlindSourceSeparationmethoditcanisolatetheindependentsignalsfromthemultichannelobservationdatacantberestrictedbymesssuperpositionsoitissuitabletoremovenoiseinbrainsignals.WaveletTransfmw
6、iththewellabilityoftimefrequencyanalyticalincreasinglymaturetheyithasbeenappliedtobrainelectricalsignalgraduallybothofthetwomethodsarecombinedtoprocessbiomedicinesignalstomakeupeachothersshtage.ThispapercombinedICAwithWa
7、veletTransfmtoextractP300inEventrelatedpotential.Themainwkisasfllows:(1)Introducestheemergeprinciples、acters、classifyuseoftheEEG、ERPandP300.(2)StudyingthearithmeticsofICAWaveletTransfmindetailprocessingEEGsignalwithWIC
8、A.FirstEEGdenoisewithdb5thendecomposethemintoindependentcomponentschoisetheindependentcomponentsaccroadingtothepriiknowledgeofERP,lastreconfiguratetheindependentcomponentstoobtainthenewEEGsignals.(3)Doseveraloverlyingwi
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