TY -的TI -一种新的灵活的模型特征的提取大脑信号在时频域六世- 2013 PY - 2013 DA - 2013/01/21做- 10.1155 / 2013/759421 UR - https://doi.org/10.1155/2013/759421 AB -电生理信号,如脑电图,梅格,或联赛都进行了广泛的研究在过去的几十年里,和复杂的信号处理算法开发的分析。这些方法中有许多是基于时频分解来考虑信号的频谱特性，同时保持信号的时间动态。然而，这些数据通常表现出个体内和个体间的差异性。现有的算法通常不考虑这种可变性，例如使用固定频段。这一缺点促使我们开发出一种新的鲁棒性和灵活性的方法来进行时频分析和信号特征提取平滑自然高斯扩展(snaGe)模型。该模型是非线性的，其参数是可解释的。提出了一种基于动态规划的非线性拟合初始参数提取算法，并描述了一种高阶模型稳健拟合的迭代求精方案。我们进一步提供了距离函数，以便能够比较模型的不同实例。通过仿真和实际数据验证了该方法的功能性和鲁棒性。的snaGe模型是一个通用的工具，允许在生物医学数据分析的广泛应用。JF -生物医学成像国际期刊，SN - 1687-4188, PB - Hindawi Publishing Corporation SP - 759421 KW - A2 - ruizi - alzola, Juan AU - Heideklang, R. AU - Ivanova, G. ER -