基於線上遞回獨立成分分析之即時多通道腦波訊號處理器

Abstract

一種基於線上遞回獨立成分分析(ORICA)之即時多通道腦波訊號處理器，係包括：逆開方根矩陣計算單元，係用於提供特徵值、特徵向量及逆開方根矩陣之運算；白化處理單元，係耦接該逆開方根矩陣計算單元，用於將所接收之取樣訊號進行共變異數計算以產生共變異數矩陣，該共變異數矩陣藉由該逆開方根矩陣計算單元之運算以產生白化矩陣；ORICA計算單元，係耦接該逆開方根矩陣計算單元及該白化處理單元，用於將該取樣訊號與該白化矩陣進行計算以得到白化後取樣訊號，並將該白化後取樣訊號與所預設之一解混合矩陣進行獨立成分分析運算，以得到獨立成分資料；以及ORICA訓練單元，係耦接該逆開方根矩陣計算單元及該ORICA計算單元，用以根據該獨立成分資料對該解混合矩陣進行訓練，以藉由該逆開方根矩陣計算單元之計算而得到該解混合矩陣之逆矩陣，並將該解混合矩陣以及該解混合矩陣之逆矩陣進行運算以產生新的解混合矩陣，其中，該新的解混合矩陣係供該ORICA計算單元將下一個該白化後取樣訊號與該新的解混合矩陣進行另一次獨立成分分析運算，以得到新的獨立成分資料，且其中，該ORICA訓練單元更包含：非線性模組，係用於計算該獨立成分資料以得 到非線性轉換函數；峰度估計模組，係用於識別該獨立成分資料為超高斯訊號或次高斯訊號並產生一峰度數值；多工器，係耦接該非線性模組及該峰度估計模組，用以依據該高斯訊號或該次高斯訊號以及該峰度數值，以得到獨立成分分布資料的非線性轉換函數；學習率模組，係用於計算學習率，該學習率決定該解混合矩陣在訓練時的收斂性和穩態效能；及權重訓練模組，係利用該獨立成分資料、該獨立成分分布資料的非線性轉換函數、該學習率與該解混合矩陣進行疊代運算，以產生該新的解混合矩陣。