基于自适应高维自回归模型方法的瞬时多元脑电相干分析（附图）|自然科学类电子信息类通讯工程本科毕业论文|无忧论文网

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论文题目：基于自适应高维自回归模型方法的瞬时多元脑电相干分析（附图）

论文编号： lw200704231532325072

编辑：

论文属性：本科毕业论文

论文国籍：

论文语言：中文

登出日期： 2007-04-23

点击次数：565

论文字数：8818

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摘要

本文为用带有随时间变化参数的多元自回归模型（MVAR）对多维信号的拟合提供了一种有效的算法。因此，应该选择使该模型的维数等于信号的信道数。自回归参数矩阵是由带有遗忘系数的递归最小二乘算法的推广来估计的。这一估计过程包括一个单个的试验和一个总平均方法。这后一种方法允许用一个平均多元自回归模型同时拟合一组单个试验，其中每一个试验都代表对同一任务的测量。这种总评均方法的一个突出优点就是相对于众所周知的应用于单个试验的程序而言它仅仅需要很少的计算量。此外，总平均方法具有高自适应能力。估计量的属性可以用仿真的时间序列来研究。可以证明估计的自适应能力不依赖于模型的维数（通过用估计的自适应速度和自适应范围来衡量）。平均多元自回归拟合被用于在一个初级比较过程中记录的19维脑电数据。本文讨论了普通相干和多重相干的计算。多重瞬时脑电相干的灵敏度将被证明。

关键词：多元自回归过程，相干分析，多重相干，总体估计

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