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ICA
脑电分析论文
.doc
EEGLAB8.035b是基于MATLAB环境来分析脑电信号及其独立成分的开放源码工具箱,它是目前较流行的用于分析脑电信号并研究其病灶的工具。如何使用EEGLAB软件,并应用该软件分析实际脑电信号,对临床研究有重大意义。
本文对脑电信号分析的经典方法(如时域、频域、时频等)进行了介绍。重点介绍了如何利用EEGLAB软件来进行独立成分分解分析(Independent component analysis)的理论知识和操作流程。对一组实际的视觉空间任务ERP数据进行ICA分析,包括进行ICA分解,绘制二维头表地形图,消减或激活ICA中其它成分等。结果表明人的大脑在外界视觉刺激出现时,其处理的功能区域是完全不同的,通过观察大脑在不同刺激反应时的波形图,可以确定其当时大脑的活动区域。同时表明ICA分析具有较高的应用价值,即在源信号、噪声混叠的情况下,能有效地分离或近似地分离出源信号,这在脑电信号研究上有着重要的意义
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基于稳定组
ICA
的功能磁共振数据分析工具包使用手册北京师范大学认知
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基于稳定组ICA的功能磁共振数据分析工具包 使用手册 版本:1.2 北京师范大学 认知神经科学与学习国家重点实验室 神经影像计算研究组 修订日期:2010-06-14 -目录目录 六、软件详细使用手册
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ICA
及其在数字图像处理中的应用
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基于稳定组
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的功能磁共振数据分析工具包Consistent Group
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基于稳定组ICA的功能磁共振数据分析工具包Consistent Group ICA based fMRI data processing toolbox (COGICAT) 版本:1.0_091216
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ICA
VS PCoiP
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投稿须知
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vkwxqo95mgriz4q7ov..
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基于独立成分分析(
ICA
)法的图像分割
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协助指导教师:2013 要图像分割是从图像处理到图像分析、理解的基础,是图像特征提取和识别的关键步骤,因此分割准确率和区域边缘定位好坏,是决定后续对目标进行特征提取和识别成功与否的关键。本文对图像分割
杜禹キッド
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