PWC-ICA: A Method for Stationary Ordered Blind Source Separation with Application to EEG
المؤلفون المشاركون
Ball, Kenneth
Bigdely-Shamlo, Nima
Robbins, Kay
Mullen, Tim
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-06-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Independent component analysis (ICA) is a class of algorithms widely applied to separate sources in EEG data.
Most ICA approaches use optimization criteria derived from temporal statistical independence and are invariant with respect to the actual ordering of individual observations.
We propose a method of mapping real signals into a complex vector space that takes into account the temporal order of signals and enforces certain mixing stationarity constraints.
The resulting procedure, which we call Pairwise Complex Independent Component Analysis (PWC-ICA), performs the ICA in a complex setting and then reinterprets the results in the original observation space.
We examine the performance of our candidate approach relative to several existing ICA algorithms for the blind source separation (BSS) problem on both real and simulated EEG data.
On simulated data, PWC-ICA is often capable of achieving a better solution to the BSS problem than AMICA, Extended Infomax, or FastICA.
On real data, the dipole interpretations of the BSS solutions discovered by PWC-ICA are physically plausible, are competitive with existing ICA approaches, and may represent sources undiscovered by other ICA methods.
In conjunction with this paper, the authors have released a MATLAB toolbox that performs PWC-ICA on real, vector-valued signals.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ball, Kenneth& Bigdely-Shamlo, Nima& Mullen, Tim& Robbins, Kay. 2016. PWC-ICA: A Method for Stationary Ordered Blind Source Separation with Application to EEG. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099827
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ball, Kenneth…[et al.]. PWC-ICA: A Method for Stationary Ordered Blind Source Separation with Application to EEG. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099827
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ball, Kenneth& Bigdely-Shamlo, Nima& Mullen, Tim& Robbins, Kay. PWC-ICA: A Method for Stationary Ordered Blind Source Separation with Application to EEG. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099827
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099827
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر