基于独立向量分析的脑电信号中肌电伪迹的去除方法

• 作者: 余凤琼 陈勋 陈强
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 医学
• 关键词: 脑电 肌电伪迹 盲源分离 独立向量分析
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2840-2847
• 页数: 8页
• 分类号: TP391|R741.044
• 字数: 5606字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT160209

摘要

脑电数据经常被各种电生理信号伪迹所污染.在常见伪迹中,肌电伪迹特别难以去除.文献中最常用的方法包括诸如独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)和典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)等盲源分离技术.该文首次提出一种基于独立向量分析(Independent Vector Analysis,IVA)的新方法,用以去除脑电中的肌电伪迹.IVA同时使用高阶统计量和二阶统计量,因此该方法能够充分利用肌电伪迹的非高斯性和弱相关性,兼具ICA方法和CCA方法的优势.实验表明,使用IVA方法可以在保留脑电成份的同时极大抑制肌电伪迹,效果显著优于ICA法和CCA法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈强	合肥工业大学生物医学工程系	7	23	3.0	4.0
2	陈勋	合肥工业大学生物医学工程系	5	28	2.0	5.0
3	余凤琼	安徽医科大学医学心理学系	26	129	7.0	10.0