一种针对EEG伪迹的多窗卷积压制算法

发布时间：2021-06-12 23:41

　　脑电信号（EEG）会受到伪迹的严重干扰,可以利用独立成分分析分离出观察信号的源成分,并根据源成分的时、空等特征区分神经信号成分和伪迹成分,随之删除伪迹成分可恢复较干净的观察信号。但在删除整个伪迹成分的同时势必会丢失一些有用的神经信号,这会造成神经信号泄露。为此,提出一种降低伪迹噪声和减少神经信号泄露的均衡方法,在盲源信号分离的基础上,利用局部化的时间特征二分类伪迹成分和神经信号成分,以多种窗函数组合优化并卷积压制局部伪迹成分。通过对观察信号计算信号伪迹比（SAR）,8导、32导非校正脑电信号SAR分别为-19.765dB、-19.016dB,校正后8导、32导脑电信号SAR分别提高到2.832dB、2.743dB。结果表明该方法可以消除眼电等伪迹且降低神经信号泄露的影响。 

【文章来源】：现代计算机. 2020,(09)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

算法流程图

本文脑电信号采集系统是ANT-NEURO EEG/ERP系统，给被试人员分别采用8电极、32电极采集被试脑电信号。其中A/D采样频率设置为1000Hz，头皮阻抗小于5KΩ，受试者在头脑清醒的情况下接受“怪球”实验。对采集的脑电数据利用EEGLAB、MNE-Python联合进行算法编程与分析，8电极、32电极图分别如图2、图3所示。图3 32道电极图

图2 8道电极图其中FPz、Fz、Cz、Pz、Oz等分别表示脑的前额区域、额区、中央区、顶区和枕区，8电极采集系统采用“平均”参考电极，32道采集系统采用M1、M2为参考电极，在分析时以刺激呈现200ms为基线，每一个epcoh分析时程是-200ms到800ms。


本文编号：3226534