声明
摘要
第一章 绪论
1.1 课题研究背景和意义
1.2 眼动信号的采集方式
1.3 独立分量分析概述
1.4 盲源分离技术的发展概述
1.5 论文的研究目的和章节安排
第二章 眼动信号的概述
2.1 生物电信号
2.2 眼动信号的生成
2.3 眼动信号的分类
2.4 眼动信号采集
2.5 本章小结
第三章 独立分量分析理论
3.1 盲源分离基本原理
3.2 ICA的前提和假设
3.3 独立性判据
3.3.1 信息极大准财
3.3.2 非高斯性极大准则
3.3.3 互信息极小准则
3.4 ICA在信号处理中的应用
3.5 本章小结
第四章 基于瞬时ICA的眼动信号增强算法研究
4.1 瞬时混合模型
4.2 基于瞬时混合模型的经典ICA算法
4.3 基于瞬时ICA的眼动信号增强算法研究
4.3.1 实验范式
4.3.2 基于瞬时ICA的眼动信号增强算法
4.3.3 阅读状态识别算法
4.4 实验结果分析
4.4.1 ICA对EOG信号处理的可行性分析
4.4.2 阅读状态的识别与结果分析
4.5 本章小结
第五章 基于卷积ICA的眼动信号增强算法研究
5.1 卷积混合模型
5.2 数据采集与实验范式
5.3 基于卷积ICA的眼动增强算法研究
5.3.1 预处理
5.3.2 短时傅里叶变换
5.3.3 基于JADE的卷积ICA算法
5.3.4 尺度不确定性补偿
5.3.5 多通道条件下排序不确定问题的解决方案
5.3.6 特征提取
5.4 实验与结果
5.4.1 排序算法的性能
5.4.2 对比实验与结果分析
5.5 本章小结
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
附图
附表
致谢
攻读学位期间取得的学术成果