摘要：提出一种新的盲信号分离的神经网络方法,该方法将小波变换和独立分量分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合.利用小波变换的滤噪作用,将混合在原始信号中的部分高频噪声滤除后,再重构原始信号作为ICA的输入信号,有效地克服了现有ICA算法不能将噪声从源信号中分离的缺陷.实验结果表明,将该方法用于多通道脑电信号的盲分离是很有效的.

关键词：神经网络方法 盲信号分离 小波变换 独立分量分析 ica算法 

单位：集美大学理学院物理系; 厦门; 361021; 厦门大学物理系; 厦门; 361005