基于K近邻互信息估计的EEG伪迹消除方法

• 作者: 何海洋 罗志增
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电信号 盲源分离 K近邻 互信息 最小相依成分分析
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 255-260
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4763字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.06.057

摘要

针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹，提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法。在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上，运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离，同时采用信号间互相关系数和互信息量作为指标，分析伪迹分离程度。与Extend Infomax、FastICA 2种常见盲源分离算法的对比结果表明，运用MILCA算法对脑电信号中的眼电及心电伪迹的分离结果最理想。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗志增	杭州电子科技大学机器人研究所	164	2539	28.0	39.0
2	何海洋	杭州电子科技大学机器人研究所	2	30	2.0	2.0