基于稀疏贝叶斯学习的稳态诱发响应脑源定位方法
- 专利权人:
- 苏州大学
- 发明人:
- 胡南,陈婷婷,曲铭雯,孙兵,王加俊
- 申请号：
- CN202010001431.5
- 公开号：
- CN111096745A
- 申请日:
- 2020.02.01
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的稳态诱发响应(SSR)脑源定位方法。本发明首先将稳态诱发响应记录分为多个数据段,通过快速傅里叶变换提取各段稳态诱发响应记录数据段的频域信息并构造数据矩阵。然后设置迭代自动停止条件以及稀疏支撑向量和自发脑电‑电噪声联合功率向量的初始值。而后迭代更新信号的后验均值与后验协方差并由此更新稀疏支撑向量和自发脑电‑电噪声联合功率向量。最后,当迭代结束时利用最新的稀疏支撑向量给出源定位结果。本发明在频域上对稳态诱发响应源定位问题进行建模,结合多段数据中信号的联合稀疏性,在稀疏贝叶斯学习框架下给出了适用于各种稳态诱发响应的脑源定位方法。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
