便携式BCI设备快速自动去眼电伪迹算法的研究

论文摘要

针对多通道的去眼电伪迹研究目前已较为成熟,但是在便携式单通道脑电信号领域,尚未有一种十分有效快速去除眼电伪迹的方法。经验小波变换EWT是一种新型的自适应信号处理算法,相较于经验模态分解EMD算法存在模态混跌问题和集合经验模态分解EEMD算法实时性不足的缺点,EWT将小波变换和EMD相结合克服了前者的缺点。基于此提出将EWT、典型相关分析CCA以及瑞利熵RE相结合的自动去眼电伪迹算法。试验表明,该方法可有效去除单通道脑电中的眼电伪迹,且快速自动,能满足便携式单通道脑机接口BCI的需求。

论文目录

• 1 EWT-CCA算法
•   1.1 经验小波变换EWT
•   1.2 典型相关分析CCA
•   1.3 基于瑞利熵RE的眼电EOG分量自动识别
•   1.4 基于EWT-CCA的自动去除眼电伪迹方法
• 2 试验
•   2.1 数据采集与预处理
•   2.2 评价方法
• 3 结果与分析
•   3.1 EWT-CCA算法结果
•   3.2 对比试验结果与分析
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 牛群峰,周季冬,王莉,惠延波

关键词: 单通道脑电信号,眼电伪迹,经验小波变换,典型相关分析,脑机接口

来源: 自动化与仪表 2019年02期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技

专业: 生物学,生物医学工程,电信技术

单位: 河南工业大学电气工程学院

基金: 河南省科技厅自然科学项目(152102210270),河南省高校省级大学生创新创业训练计划项目(201710463041)

分类号: R318;TN911.6

DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2019.02.025

页码: 103-108

总页数: 6

文件大小: 562K

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