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单通道脑电信号中眼电干扰的自动分离方法
被引量：
16
1
作者
吴明权
李海峰
马琳
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期367-372,共6页
当前主流的眼电(EOG)去除方法需要利用多通道脑电的相关性,难以在单通道的便携式脑机接口(BCI)中应用。该文提出一种基于长时差分振幅包络与小波变换的眼电干扰自动分离方法。首先在原脑电信号的长时差分振幅包络上实施双门限法来精确...
当前主流的眼电(EOG)去除方法需要利用多通道脑电的相关性,难以在单通道的便携式脑机接口(BCI)中应用。该文提出一种基于长时差分振幅包络与小波变换的眼电干扰自动分离方法。首先在原脑电信号的长时差分振幅包络上实施双门限法来精确检测眼电的起止点,然后利用sym5小波对脑电进行分解并引进Birgé_Massart策略来自适应地确定小波重构系数阈值,最后通过小波重构精确地估计眼电,实现单通道上眼电与脑电的自动分离。大量实验证明,该方法与主流的平均伪迹回归分析和基于独立成分分析(ICA)的方法相比,能够获得更好的估计眼电与原眼电的相关性,保证更高的校正信噪比和较强的实时性,能够满足脑机接口多方面的需要。
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关键词
单通道脑电信号
眼电分离
小波变换
长时差分振幅包络
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职称材料
一种基于EWT-ICEEMDAN的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法
被引量：
2
2
作者
宋婷
舒智林
+2 位作者
孙玉波
韩建达
于宁波
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期1584-1592,共9页
脑电信号和眼电信号存在频谱混叠,目前的单通道脑电信号中眼电伪迹去除方法容易造成脑电信号失真。提出一种基于经验小波变换(EWT)和改进的自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法。首先使用EWT将单通...
脑电信号和眼电信号存在频谱混叠,目前的单通道脑电信号中眼电伪迹去除方法容易造成脑电信号失真。提出一种基于经验小波变换(EWT)和改进的自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法。首先使用EWT将单通道脑电信号分解为δ频段和高频段信号,再用ICEEMDAN将δ频段信号自适应分解为多维本征模态函数(IMFs),设置样本熵阈值自动去除眼电伪迹信号,最后重构得到滤波后的脑电信号。基于半模拟脑电数据和真实脑电数据开展实验,结果表明所提算法相比于已有算法能够在去除眼电伪迹的同时更好地保留原始脑电信息。
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关键词
单通道脑电信号
眼电伪迹
经验小波变换
完备经验模态分解
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职称材料
题名
单通道脑电信号中眼电干扰的自动分离方法
被引量：
16
1
作者
吴明权
李海峰
马琳
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期367-372,共6页
基金
国家自然科学基金(61171186
61271345)
+1 种基金
语言语音教育部-微软重点实验室开放基金(HIT.KLOF.2011XXX)
中央高校基本科研业务费专项资金(HIT.NSRIF.2012047)资助课题
文摘
当前主流的眼电(EOG)去除方法需要利用多通道脑电的相关性,难以在单通道的便携式脑机接口(BCI)中应用。该文提出一种基于长时差分振幅包络与小波变换的眼电干扰自动分离方法。首先在原脑电信号的长时差分振幅包络上实施双门限法来精确检测眼电的起止点,然后利用sym5小波对脑电进行分解并引进Birgé_Massart策略来自适应地确定小波重构系数阈值,最后通过小波重构精确地估计眼电,实现单通道上眼电与脑电的自动分离。大量实验证明,该方法与主流的平均伪迹回归分析和基于独立成分分析(ICA)的方法相比,能够获得更好的估计眼电与原眼电的相关性,保证更高的校正信噪比和较强的实时性,能够满足脑机接口多方面的需要。
关键词
单通道脑电信号
眼电分离
小波变换
长时差分振幅包络
Keywords
Single channel Electro Encephalo Gram（EEG） signal
Electro Oculo Gram（EOG） separation
Wavelet transform
Long term differential amplitude envelope
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于EWT-ICEEMDAN的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法
被引量：
2
2
作者
宋婷
舒智林
孙玉波
韩建达
于宁波
机构
南开大学人工智能学院
南开大学天津市智能机器人技术重点实验室
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期1584-1592,共9页
基金
国家自然科学基金项目(U1913208,61873135)
中央高校基本科研业务费。
文摘
脑电信号和眼电信号存在频谱混叠,目前的单通道脑电信号中眼电伪迹去除方法容易造成脑电信号失真。提出一种基于经验小波变换(EWT)和改进的自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法。首先使用EWT将单通道脑电信号分解为δ频段和高频段信号,再用ICEEMDAN将δ频段信号自适应分解为多维本征模态函数(IMFs),设置样本熵阈值自动去除眼电伪迹信号,最后重构得到滤波后的脑电信号。基于半模拟脑电数据和真实脑电数据开展实验,结果表明所提算法相比于已有算法能够在去除眼电伪迹的同时更好地保留原始脑电信息。
关键词
单通道脑电信号
眼电伪迹
经验小波变换
完备经验模态分解
Keywords
single-channel EEG signals
EOG artifacts removal
empirical wavelet transform(EWT)
ensemble empirical mode decomposition(EEMD)
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
单通道脑电信号中眼电干扰的自动分离方法
吴明权
李海峰
马琳
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于EWT-ICEEMDAN的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法
宋婷
舒智林
孙玉波
韩建达
于宁波
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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