TY -的A2 Del Giudice保罗盟的球阀、肯尼斯盟——Bigdely-Shamlo,尼玛AU -马伦,蒂姆AU -罗宾斯,凯PY - 2016 DA - 2016/06/02 TI - PWC-ICA:平稳有序的盲源分离方法应用脑电图SP - 9754813六世- 2016 AB -独立分量分析(ICA)是一个类算法广泛应用于不同的脑电图数据来源。大多数ICA方法使用优化标准来源于时间统计独立性和不变量对实际订购的个人观察。我们建议的方法将实际信号映射到一个复杂的向量空间,考虑信号的时间顺序和执行某些混合稳定性约束。由此产生的过程,我们称之为 独立分量分析成对地复杂(PWC-ICA),执行ICA在复杂的环境中,然后诠释原始观测空间中的结果。我们检查我们的候选人的表现方法相对于一些现有ICA算法的盲源分离(BSS)问题在真实和模拟脑电图数据。在模拟数据,PWC-ICA往往能够实现一个更好的解决方案,比AMICA BSS问题,延长Infomax或FastICA。在真实数据,偶极子解释BSS的解决方案由PWC-ICA发现身体似是而非的,竞争与现有ICA方法,可能代表未被发现的其他来源ICA方法。结合本文,作者已经发布了一个执行PWC-ICA MATLAB工具箱对真实,向量值的信号。SN - 1687 - 5265你2016/9754813 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2016/9754813——摩根富林明-计算神经科学情报和PB Hindawi出版公司KW - ER