基于变分模态分解的眼电伪迹去除

发布时间：2021-05-18 10:06

　　脑电信号可以反映人体大脑活动状态,精确地将脑内信息传递向外界,对脑科学研究具有重要的意义。在实际情况中,脑电信号采集的同时会带有一些噪声,而眼电伪迹的存在会严重干扰脑电信号。本研究尝试了一种基于变分模态分解的眼电伪迹去除方法。通过变分模态分解将采集到的脑电信号分解成K组模态分量;根据眼电伪迹的频率特点,选择出眼电伪迹所对应的模态分量,并将其去除后重新构建剩余的模态分量。结果表明通过对实验数据的处理,变分模态分解可以有效地将眼电伪迹去除,并维持脑电信号的特征。 

【文章来源】：中国医学物理学杂志. 2020,37(02)CSCD

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
前言
1 VMD
    1.1 变分问题的构造
    1.2 变分问题的求解
    1.3 本研究的眼电伪迹去除方法
2 结果与讨论
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于变分模态分解的心电信号QRS波检测[J]. 隋文涛,崔善政,马宏洋,王峰,张洪波.  生物医学工程研究. 2019(02)
[2]基于改进果蝇算法优化WKELM的医疗滚动轴承故障诊断技术研究[J]. 何成,刘长春,吴涛,武洋,徐颖,陈童.  计算机测量与控制. 2019(05)
[3]一种基于2D-VMD的医学图像去噪算法[J]. 常秋寒,高丙坤.  自动化技术与应用. 2019(02)
[4]功能磁共振图像的独立成分分析与提取[J]. 武杰,余莹,杨叶.  生物医学工程学进展. 2018(04)
[5]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[J]. 王田,李玉榕,陈建国,陈东毅.  福州大学学报(自然科学版). 2018(06)
[6]基于变分模态分解的探地雷达信号分析方法[J]. 许军才,任青文,黄临平.  河海大学学报(自然科学版). 2018(06)
[7]独立分量分析在线性因子模型中的应用[J]. 来学伟.  电脑迷. 2018(11)
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[9]基于小波变换结合经验模态分解提取孤独症儿童脑电异常特征研究[J]. 李昕,蔡二娟,秦鹭云,康健楠.  生物医学工程学杂志. 2018(04)
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本文编号：3193603