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A review of parametric modelling techniques for EEG analysis

自回归模型 计算机科学 参数统计 参数化模型 自适应滤波器 理论(学习稳定性) 口译(哲学) 时间序列 滤波器(信号处理) 人工智能 算法 机器学习 数学 计量经济学 统计 计算机视觉 程序设计语言
作者
James Pardey,Stephen Roberts,Lionel Tarassenko
出处
期刊:Medical Engineering & Physics [Elsevier BV]
卷期号:18 (1): 2-11 被引量:246
标识
DOI:10.1016/1350-4533(95)00024-0
摘要

This review provides an introduction to the use of parametric modelling techniques for time series analysis, and in particular the application of autoregressive modelling to the analysis of physiological signals such as the human electroencephalogram. The concept of signal stationarity is considered and, in the light of this, both adaptive models, and non-adaptive models employing fixed or adaptive segmentation, are discussed. For non-adaptive autoregressive models, the Yule-Walker equations are derived and the popular Levinson-Durbin and Burg algorithms are introduced. The interpretation of an autoregressive model as a recursive digital filter and its use in spectral estimation are considered, and the important issues of model stability and model complexity are discussed.
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