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使用时空-频率模式分析从脑电数据的一些试验中提取N400
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文件大小: 384kb
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上传时间: 2021-04-02
详细说明：客观的。 N400在认知科学和临床神经心理学疾病的研究中起着重要作用。 然而，从一些脑电数据试验中提取N400组分仍然是一个挑战。 方法。 提出了一种分析N400的时空频率分布的方法。 首先，使用重采样平均差来增强EEG样本中N400的信噪比（SNR）。 接下来，利用字典学习来自适应地选择与事件相关电位（ERP）相对应的小波基，而不是自发的EEG活动，并获得ERP的时频模式。 最后，利用低秩约束稀疏分解去除自发性脑电活动，学习ERP的空间格局，并自动确定ERP的数量。 使用具有不同SNR水平的模拟N400数据集和15个对象的真实N400数据集来评估该方法的性能。 主要结果。 结果表明，该方法从几次脑电数据试验中准确地提取了N400分量，并且在两个实验条件之间观察到提取的N400波形存在显着差异。 意义。 在所提出的方法中，重采样平均差显着提高了脑电图样本的信噪比。 结合字典学习，低阶约束稀疏分解有效地消除了自发性脑电活动，并自动选择了正确的ERP组件。
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