单通道脑电信号眼电伪迹去除算法研究

• 作者: 刘志勇 卜宪庚 孙金玮
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 脑电信号 眼电伪迹 小波变换 集合经验模态分解 独立成分分析
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1726-1735
• 页数: 10页
• 字数: 9386字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2017.c160191

摘要

由眨眼和眼动产生的眼电伪迹(Electrooculography,EOG)信号是脑电信号(Electroencephalography,EEG)中的主要噪声信号之一.目前,多通道脑电信号中眼电伪迹的去除算法已经较为成熟.而在单通道脑电信号的眼电伪迹去除中,由于采集通道数量较少且缺乏参考眼电信号,目前尚无十分有效的去除方法.本文提出一种基于小波变换(Wavelet transform,WT)、集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和独立成分分析(Independent component analysis,ICA)的WT-EEMD-ICA单通道脑电信号眼电伪迹去除算法.实验表明:WT-EEMD-ICA算法有效地解决了单通道WT-ICA算法中的超完备问题,能够有效去除单通道脑电信号中的眼电伪迹,并且分离出的眼电伪迹成分与参考通道采集的眼电信号相关性较强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙金玮	哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院	52	375	11.0	16.0
2	卜宪庚	哈尔滨医科大学基础医学院	8	46	3.0	6.0