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基于支撑集先验的脑电信号正则化子空间重构

REGULARIZED SUBSPACE RECONSTRUCTION OF EEG SIGNALS BASED ON SUPPORT SET PRIOR

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子空间追踪算法(Subspace Pursuit,SP)利用回溯修剪提高了重构准确率,且迭代过程中原子选取更少,复杂度更低,但其性能易受初始支撑集的影响.针对该问题,提出一种基于支撑集先验的多通道脑电信号重构算法.分析了同类别多通道脑电信号支撑集的时空相关性,将同类前一通道的支撑集作为当前通道重构支撑集的先验信息,提升支撑集选取的准确度,进而加快信号重构速度,提高重构的精度.仿真结果表明,在同等采样率下,相较于子空间追踪算法和自适应正则化子空间追踪算法,该算法对多通道脑电信号的重构时间更短,精度更高.

杜秀丽、张文龙、邱少明、刘庆利

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大连大学通信与网络重点实验室 辽宁 大连 116622

大连大学信息工程学院 辽宁 大连 116622

时空相关性 支撑集 先验信息 重构

辽宁"百千万人才工程"基金

2018921080

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.04.016

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(4)
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