淮南师范学院2011届本科毕业论文
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进一步推广，ICA技术必将给基于脑电的生理学、病理学研究和认知科学研究带来更大的发展。
致 谢
在毕业论文即将完稿之际 ,我由衷地感谢在我准备毕业设计及毕业论文写作期间给予我悉心指导的导师---李营老师。在我的毕业论文写作期间,李老师给予了我极大的帮助和指导。李老师有着渊博的学识，严谨的治学态度 ,诲人不倦教学的方法。在工作和为人上都是我学习榜样。在李老师的帮助下,我的毕业论文研究才能够顺利开展,并能够按时完成。在此,我向李老师表示最真挚的感谢！同时向四年来培育我的各位老师们,以及在论文的写作期间帮助我的同学们表示感谢！
参考文献
[1] Hughes John R，马仁飞译．临床实用脑电图学．北京：人民卫生出版社，1997 [2]杨福生，高上凯．生物医学信号处理．北京：清华大学出版杜，1989
[3]朱常芳，胡广书．诱发电位提取算法的新进展．国外医学生物医学工程分册，2000，23(4)：211-216
[4]谭郁玲，临床脑电圈与脑电地形图学．北京：人民卫生出版社，1999
[5]杨英立，叶大圈，岳喜才．诱发电位提取的聚类分析和小波去噪复合算法，北京生物医
学工程，2002，21(2)：98-101
[6]刘琚，何振亚。盲源分离和盲反卷积．电子学报，2002，30(4)：570—576 [7]张贤达，保铮．盲信号分离．电予学报，2001，29(12A)：1766-1771
[8]张贤达．时间序列分析——高阶统计量方法．第i版．北京：清华大学出版社，1996 [9]朱雪龙．应用信息论基础．第l版．北京：清华大学出版社，2001
[10]杨竹青，李勇，胡德文．独立成分分析方法综述．自动化学报，2002，28(5)：763-772
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基于独立分量算法的脑电信号分析
[11]洪波，唐庆玉，杨福生．ICA在视觉诱发电位的少次提取与波形分析中的应用．中国生
物医学工程学报，2000，19(3)：334-34 1
[12]张继武，郑祟斌，耿中行．用奇异性检测技术提取诱发电位，中国生物医学工程学报，
1999，18：295-303
[13]张辉，郑崇勋，基于扩展Informax算法的脑电信号伪差分离研究．西安交通大学学报，
2002，36(10)：1054—1057
[14]龙飞，吴小培，范羚．基于独立分量分析的脑电噪声消除．生物医学工程学杂志，2003，
20(3)：479-483
[15]万柏坤，朱欣，杨春梅等．ICA去除EEG中眼动伪差和工频干扰方法研究．电子学报，
2003，31(10)：1571-1574
[16]杨福生，洪波，唐庆玉．独立分量分析及其在生物医学工程中的应用．国外医学(生物
医学工程分册)，2000，23(3)：129-134
[17]万相奎，季忠，粱小容等，独立分量分析及其在诱发电位提取中的应用，重庆大学学报，
2004，27(8)：7-10
[18]黄静霞，许慰玲，沈民奋．基于独立分量分析的大脑视觉诱发电位单次提取．生物医学
工程研究，2003，22(3)：13-16
[19]张润炬，邱天爽．基于独立分量分析的诱发电位信号噪声分离方法．北京生物医学工
程．2003，22(2)：85-88
[20]李晓欧，张笑微，冯焕清。基于维纳滤波和快速独立分量分析的P300提取方法．数据
采集与处理，2004，19(3)：317-322
[21]张安清，章新华．四阶累积量的递推估计及其应用．信号处理，2002，18(1)：88-90 [22]胡广书.数字信号处理-理论、算法与实现.北京:清华人学出版社，1997年
[23]吴小培，叶中付，沈谦.在线Infomax算法及其在长记录脑电消噪中的应用.电路与系统
学报，2005, 10(5):83-87