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脑电逆问题的一种分域迭代聚焦算法 被引量:1

An EEG Inverse Algorithm Based on Solution Space Decomposition and Iteration
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摘要 脑电逆问题是一个欠定问题,引入适当的约束或迭代技巧是改善解的性能的有效途径.该文提出了一种将自相干增强算法(SCEA)和迭代聚焦算法(FOCUSS)相结合的新算法.该方法以最小模解为出发点,对其用聚类算法进行分区和自相干增强,然后进行遮代聚焦.针对皮层源的仿真计算表明,该方法可实现对不同强度的多源成像. Electroencephalogram inverse is an underdetermined problem.Various constraints or iteration strategies are being considered to improve the performance of the inverse.In this work,a new approach integrated Self-coherence Enhancement Algorithm(SECA)and Focal Underdetermined System Solver(FOCUSS)approach is proposed.Based on a minimum norm solution,this approach applies SECA to the multiple sub-regions of the solution space obtained,and then FOCUSS is utilized to further focalize the solution.The simulations f...
出处 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第S1期714-716,共3页 Journal of University of Electronic Science and Technology of China
基金 国家自然科学基金(90208003) 973计划资助项目(2003C13716106)
关键词 脑电逆问题 相干 分域 迭代 聚焦 electroencephalogram inverse coherence solution space decomopsition iteration focalization
  • 相关文献

参考文献1

  • 1Dezhong Yao,Bin He. A Self-Coherence Enhancement Algorithm and its Application to Enhancing Three-Dimensional Source Estimation from EEGs[J] 2001,Annals of Biomedical Engineering(11):1019~1027

同被引文献29

引证文献1

二级引证文献1

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