基于互信息统计特性的桥接电极辨出方法

• 作者: 巫放明 张阳德 王冬翠 邓阳光 陈真诚
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 脑电图 桥接电极 互信息
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 软件技术?算法
• 页码范围: 144-148
• 页数: 5页
• 字数: 4398字
• 语种: 中文

摘要

电极桥接是一项重要但又极易被忽视的脑电噪声来源.基于互信息的统计特性提出了一种筛查桥接电极的方法，并将该方法应用到了4个被试不同任务下的数据中.4个被试的脑电数据中分别检出3、4、4和0对桥接电极；对采集条件或不同预处理步骤进行的单因素鲁棒性分析未从中发现任何影响因素；进一步的仿真对比实验表明，所提方法较电气距离法更为准确.因此，互信息的统计特性可有效用于检测脑电数据中的电极桥接，进而对及时提醒修复脑电数据或正确解释所分析出的结果具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张阳德		16	143	6.0	11.0
2	陈真诚	桂林电子科技大学生命与环境科学学院	91	434	12.0	16.0
3	巫放明		2	26	1.0	2.0
4	王冬翠	中南大学湘雅医院肝胆肠外科研究中心	4	4	1.0	2.0
5	邓阳光	桂林电子科技大学机电工程学院	4	8	1.0	2.0