小波包分解结合异常值检测自动去除眼电中眨眼干扰的方法

• 作者: 李玉榕 王田 陈东毅 陈建国
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 眼电图 小波包 异常值检测 眨眼信号
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 860-866
• 页数: 7页
• 分类号: TP29
• 字数: 3830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.17379

摘要

为减少有用眼电信号的损失,提出一种小波包分解和异常值检测(WPT-OD)去除眨眼信号的新方法.该算法首先利用小波包方法将原始信号进行分解,得到低频分量进行重构;然后应用异常值检测中三种常用的准则,即肖维勒准则、 皮尔斯准则和修正箱线图法确定眨眼信号的区域,并将该区域置零.实验发现,WPT-OD的平均正确率达到98.9％,其中修正箱线图法效果最好,其去眨眼信号与原始信号相关性高达95.33％,损失率仅为4.17％.实验表明:WPT-OD算法能够准确地确定无意识眨眼的起点和终点,可保留更多的有用信号且与原始信号的相关性强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈建国	福州大学电气工程与自动化学院福建省医疗器械和医药技术重点实验室	34	65	5.0	7.0
2	李玉榕	福州大学电气工程与自动化学院福建省医疗器械和医药技术重点实验室	60	454	12.0	19.0
3	陈东毅	福州大学电气工程与自动化学院福建省医疗器械和医药技术重点实验室	15	21	3.0	3.0
4	王田	福州大学电气工程与自动化学院福建省医疗器械和医药技术重点实验室	6	18	2.0	4.0