一种基于SCHUR分解的改进SOBI算法用于EEG数据处理
人机交互
2018-05-09 v1 信号处理
摘要
在用于控制运动康复设备的脑机接口(BMI)中,需要处理监测到的脑信号,以识别患者移动手或肢体的意图,并抑制叠加于这些信号上的伪迹与噪声。此类处理必须在设备在线控制要求所施加的时间限制内进行。一种广泛使用的算法是二阶盲辨识(SOBI)独立分量分析(ICA)算法。然而,该算法处理时间长,因此不适合用于康复设备的脑基控制。本文提出的基于SCHUR分解的该算法改进版本,显著减少了处理时间。这一新算法非常适用于康复设备的脑基控制。
引用
@article{arxiv.1805.03168,
title = {A reworked SOBI algorithm based on SCHUR Decomposition for EEG data processing},
author = {Kalogiannis Gregory and Karampelas Nikolaos and Hassapis George},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.03168},
year = {2018}
}