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用于脑控系统的一种去噪脑电疲劳检测方法
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作者 俞康 陶庆 +1 位作者 殷润生 方婧瑶 《现代电子技术》 2023年第2期176-180,共5页
疲劳易引发注意力下降,导致稳态视觉诱发脑控系统稳定差、可靠性低等问题。为此,文中提出一种去噪疲劳脑电检测方法。该方法采用经验模态分解将预处理后的脑电信号分解为多个本征模函数(IMF);利用降趋脉动分析法计算每个IMF分量的Hurst... 疲劳易引发注意力下降,导致稳态视觉诱发脑控系统稳定差、可靠性低等问题。为此,文中提出一种去噪疲劳脑电检测方法。该方法采用经验模态分解将预处理后的脑电信号分解为多个本征模函数(IMF);利用降趋脉动分析法计算每个IMF分量的Hurst指数,从而判断其有效性,无效的IMF分量经过小波阈值降噪后与有效的本征模函数重构成新的脑电信号。然后采用功率谱分析法求出各节律的功率谱密度,组成特征矩阵向量输入支持向量机进行疲劳分类。文中以4名受试者额叶区的脑电信号作为研究对象,得到分类模型准确率为96.07%。实验结果表明,疲劳检测方法更能保留信号中的疲劳成分,其分类效果优于其他分类模型。所提方法在脑控假手系统的在线验证中也有较好的应用效果。 展开更多
关键词 稳态视觉诱发 疲劳脑电检测 去噪 经验模态分解 降趋脉动分析 小波阈值 功率谱密度
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