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具有帶通選擇性的ICA算法可以改善對(duì)于帶通時(shí)間序列的分離以及對(duì)于周期性腦功能響應(yīng)信號(hào)的提取. 因此本文提出的方案可將被估計(jì)信號(hào), 如:周期性響應(yīng)信號(hào)以及具有平滑空間分布的腦功能激活區(qū), 的先驗(yàn)特性以特征選擇的方式加入ICA算法用以提高對(duì)此類信號(hào)的估計(jì)...

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本文提出一種用于獨(dú)立成份分析(ICA)的特征選擇濾波方案用于改善ICA算法對(duì)關(guān)鍵獨(dú)立成份(SOI)的分離和提取,關(guān)鍵獨(dú)立成份在其信號(hào)樣本數(shù)據(jù)的空間分布上具有一定特征. 本文以平滑濾波為例,表明加入此類特征濾波的ICA算法可以改善對(duì)于視覺功能區(qū)等平滑圖象信號(hào)的提取. 因此, 這種特征濾波技術(shù)在估計(jì)具有...

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