一个子空间的动态估计方法诱发电位

文摘

它是一个挑战在诱发电位(EP)分析为评估合并之前的生理知识。在本文中,我们解决问题的单通道trial-to-trial EP特征估计。之前的锁相特性信息EPs是驴的估计信号子空间和特征值分解。然后从stimulus-to-stimulus对于那些动态波动的情况下,可以预期,之前的信息可以利用状态空间建模的方法和递推贝叶斯均方估计方法(卡尔曼滤波和平滑)。我们证明几个主要特征向量数据的相关矩阵能够模型trend-like更改某些组件的每股收益,而卡尔曼平滑算法是首选的更好的跟踪能力和均方误差的减少。我们还展示强大的构件的影响,特别是眼睛闪烁,在信号子空间的质量和EP估计通过独立分量分析应用在多通道测量作为给人好感的一步。

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