摘要提出将本征正交分解技术(Proper orthogonal decomposition, POD)用于实测脑电波信号(Electroencephalograph, EEG)分析中的分解和重构,把EEG信号中的空间位置和时间变量进行分离和解耦,在解耦中寻求以时间变量表示的随机函数主坐标和以空间变量表示的确定性函数本征模态分量的组合,从而为特征空间压缩和任意空间位置电位场预测开辟了新途径,并指出今后的研究方向.
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