单通道脑电信号中眼电干扰的自动分离方法

发布时间：2017-11-14 21:00

  本文关键词：单通道脑电信号中眼电干扰的自动分离方法

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【摘要】：当前主流的眼电(EOG)去除方法需要利用多通道脑电的相关性,难以在单通道的便携式脑机接口(BCI)中应用。该文提出一种基于长时差分振幅包络与小波变换的眼电干扰自动分离方法。首先在原脑电信号的长时差分振幅包络上实施双门限法来精确检测眼电的起止点,然后利用sym5小波对脑电进行分解并引进Birgé_Massart策略来自适应地确定小波重构系数阈值,最后通过小波重构精确地估计眼电,实现单通道上眼电与脑电的自动分离。大量实验证明,该方法与主流的平均伪迹回归分析和基于独立成分分析(ICA)的方法相比,能够获得更好的估计眼电与原眼电的相关性,保证更高的校正信噪比和较强的实时性,能够满足脑机接口多方面的需要。
【作者单位】： 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61171186,61271345) 语言语音教育部-微软重点实验室开放基金(HIT.KLOF.2011XXX) 中央高校基本科研业务费专项资金(HIT.NSRIF.2012047)资助课题
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 1引言近年来,非侵入式脑机接口(Brain-ComputerInterface,BCI)技术深入发展,为人与机器、人与人提供了新的交流方式。目前已经可以利用脑电信号(Electro Encephalo Gram,EEG)来实现3维空间的直升飞机飞行控制[1]。在美国军方“Silent Talk”项目中,通过检测分析特殊词的神经信

【参考文献】

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本文编号：1186969