针对现有方法在眼电伪迹自动去除中存在有用信息丢失、伪迹分量识别困难的问题,提出了一种结合粒子群优化算法、独立成分分析和小波变换的伪迹自适应去除算法。首先,采用均方根误差和Pearson相关系数设计了粒子群优化算法的适应度函数,...针对现有方法在眼电伪迹自动去除中存在有用信息丢失、伪迹分量识别困难的问题,提出了一种结合粒子群优化算法、独立成分分析和小波变换的伪迹自适应去除算法。首先,采用均方根误差和Pearson相关系数设计了粒子群优化算法的适应度函数,利用优化算法实现了两个样本熵阈值的自适应设置;然后利用快速独立成分分析算法将脑电信号分解为统计独立分量,根据第一个样本熵阈值自动识别含伪迹分量,含伪迹分量经过4层小波分解得到5个小波分量,根据第二个样本熵阈值自动识别伪迹分量,将识别的伪迹分量置零;最后经过小波重构和逆变换,获得去除眼电伪迹的脑电信号。采用Graz data set A数据集进行实验验证,结果表明提出的方法能够实现多通道脑电信号伪迹的自动去除;采用Klados数据集进行实验验证,结果表明,与SE-CEEMDAN方法相比,采用提出方法实验获得的均方根误差降低了4.816,约38.2%,Pearson相关系数提高了0.025,约2.97%。展开更多
传统盲源分离算法消除眼电伪迹须用到两个眼电信号作为参考,但在采集眼电信号时易给被试带来不适产生噪声,且识别时需要人为辨别,为了解决这些问题,提出一种基于FastICA的眼电伪迹自动去除方法。该方法先计算出FastICA提取出的各独立成...传统盲源分离算法消除眼电伪迹须用到两个眼电信号作为参考,但在采集眼电信号时易给被试带来不适产生噪声,且识别时需要人为辨别,为了解决这些问题,提出一种基于FastICA的眼电伪迹自动去除方法。该方法先计算出FastICA提取出的各独立成分与GFP(Global Field Power)值的相关系数,再比较相关系数,将其绝对值最大所对应的独立成分识别为眼电伪迹独立成分,最后把该独立成分置零重构干净的脑电信号,实现眼电伪迹的自动去除。通过自采的30例脑电数据实验结果表明:该方法能完全自动地去除眼电伪迹成分并有效保留其他脑电成分,且快速准确,适用于实时场合。展开更多
文摘针对现有方法在眼电伪迹自动去除中存在有用信息丢失、伪迹分量识别困难的问题,提出了一种结合粒子群优化算法、独立成分分析和小波变换的伪迹自适应去除算法。首先,采用均方根误差和Pearson相关系数设计了粒子群优化算法的适应度函数,利用优化算法实现了两个样本熵阈值的自适应设置;然后利用快速独立成分分析算法将脑电信号分解为统计独立分量,根据第一个样本熵阈值自动识别含伪迹分量,含伪迹分量经过4层小波分解得到5个小波分量,根据第二个样本熵阈值自动识别伪迹分量,将识别的伪迹分量置零;最后经过小波重构和逆变换,获得去除眼电伪迹的脑电信号。采用Graz data set A数据集进行实验验证,结果表明提出的方法能够实现多通道脑电信号伪迹的自动去除;采用Klados数据集进行实验验证,结果表明,与SE-CEEMDAN方法相比,采用提出方法实验获得的均方根误差降低了4.816,约38.2%,Pearson相关系数提高了0.025,约2.97%。
文摘传统盲源分离算法消除眼电伪迹须用到两个眼电信号作为参考,但在采集眼电信号时易给被试带来不适产生噪声,且识别时需要人为辨别,为了解决这些问题,提出一种基于FastICA的眼电伪迹自动去除方法。该方法先计算出FastICA提取出的各独立成分与GFP(Global Field Power)值的相关系数,再比较相关系数,将其绝对值最大所对应的独立成分识别为眼电伪迹独立成分,最后把该独立成分置零重构干净的脑电信号,实现眼电伪迹的自动去除。通过自采的30例脑电数据实验结果表明:该方法能完全自动地去除眼电伪迹成分并有效保留其他脑电成分,且快速准确,适用于实时场合。
