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。
