零参考对空间约束下ERP信号处理影响的仿真研究

发布时间：2020-11-12 02:52

　　 在脑电(Electroencephalography,EEG)的采集过程中,参考电极的设置是必不可少的,现有脑电实践中所采用的参考方式大多是活动参考,导致着脑电信号采集的不准确。参考电极标准化技术(Reference electrode standardization technique,REST)的出现使得人们对零参考的探索成为了可能。关于REST的效果,目前已有大量的文章从脑电研究的不同领域对其进行了细致的分析研究,众多的研究结果均表明,REST零参考的参考误差的确明显小于其他参考,且对于空间脑地形图有很好的改善,在很多应用情况下比其他参考更加准确。事实上,信号采集的不准确也不可避免地会影响到脑电数据的处理过程以及最终的结果分析,而以往的零参考研究中尚未有人探讨过REST对于脑电信号处理方法的影响,因此,本论文针对REST零参考能够改善事件相关电位(Event-Related Potential,ERP)空间脑地形图的这一特点,同时借助8种不同噪声等级下的仿真ERP数据,将平均参考(Average,AVG)、连接耳参考(Linked Mastoids,LM)和REST这三种参考方式下ERP仿真数据经过K均值聚类(K-means Clustering)、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)加Promax旋转以及信息极大化(Infomax)的独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)这三种方法处理后得到的处理结果进行了对比。结果表明:ERP的聚类方法受噪声的影响不大,该方法中REST零参考的聚类结果较好且更稳定,对于噪声较强、信号质量较差情况下的ERP数据,适合通过REST零参考结合ERP聚类的方式来提取ERP成分;PCA+Promax方法容易受噪声影响,在低噪声等级、高信噪比的情况下,AVG参考和REST零参考的分解结果较好,对于信号质量很好的ERP数据,REST零参考或AVG参考与PCA+Promax方法相结合的处理方式对于ERP成分的提取比较有优势;两种矩阵分解方法中,Infomax ICA的表现不如PCA+Promax,且AVG参考和REST零参考在该处理方法中并没有体现出优势;LM参考在三种方法的处理中得到的结果均是最差的,且相比于其他两种参考方式其受噪声的影响也明显更大。
【学位单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R318;TN911.7
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 零参考介绍
    1.2 零参考国内外研究现状
    1.3 传统ERP信号处理方法介绍
    1.4 空间约束下ERP信号处理方法介绍
        1.4.1 聚类在ERP信号处理中的应用
        1.4.2 主成分分析加旋转在ERP信号处理中的应用
        1.4.3 独立成分分析在ERP信号处理中的应用
    1.5 研究内容、目的及意义
    1.6 章节安排
2 实验仿真数据介绍
3 REST零参考对ERP聚类的影响
    3.1 K-means聚类算法
    3.2 仿真数据的K-means聚类处理结果与分析
        3.2.1 ERP聚类结果评价方法
        3.2.2 选择与仿真源成分一致的准确成分
        3.2.3 比较各参考方式下的K-means聚类结果
    3.3 本章小结
4 REST零参考对主成分分析加旋转的影响
    4.1 PCA+Promax矩阵分解算法
        4.1.1 PCA算法
        4.1.2 Promax旋转方法
    4.2 仿真数据的PCA+Promax处理结果与分析
        4.2.1 主成分分析加旋转结果评价方法
        4.2.2 选择与仿真源成分一致的准确成分
        4.2.3 比较各参考方式下的PCA+Promax处理结果
    4.3 本章小结
5 REST零参考对独立成分分析的影响
    5.1 Infomax ICA矩阵分解算法
    5.2 仿真数据的Infomax ICA处理结果与分析
        5.2.1 独立成分分析结果评价方法
        5.2.2 选择与仿真源成分一致的准确成分
        5.2.3 比较各参考方式下的Infomax ICA处理结果
    5.3 本章小结
结论
参考文献
致谢

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本文编号：2880133