基于最小色散准则和分数低阶统计量的诱发电位盲估计新方法

诱发电位(EPs)已被广泛使用量化神经系统特性。 传统的开发EP分析方法在背景噪音的情况下在EP中是高斯分布的。 阿尔法稳定分布是高斯的概括,是更好地模拟脉冲噪声比生物医学信号处理中的高斯分布。 常规盲分离和估计诱发电位的方法是基于在二阶统计或高阶统计上。 常规盲分离和估计诱发电位的方法基于二阶统计量(SOS)。 在本文中,我们提出了一种基于最小的新算法色散准则和分数低阶统计数据。 仿真实验表明提出的新算法比常规算法。