本文選題：腦電接口　切入點：眼電偽跡去除　出處：《儀器儀表學報》2014年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：腦電信號采集時很容易受到眼電信號的干擾,從而影響腦機接口系統(tǒng)的性能。為此,提出一種基于離散小波變換(DWT)和典型相關分析(CCA)的眼電偽跡自動去除方法,即DCCA法。首先,對采集的多導腦電信號和眼電信號進行離散小波變換,獲得多尺度小波系數(shù),并利用典型相關分析去除小波系數(shù)間的相關性,得到互不相關的典型小波系數(shù);進而,利用相關系數(shù)判別眼跡成分,將相應典型小波系數(shù)置零并依次采用CCA逆變換和DWT逆變換重構剔除眼電偽跡后的腦電信號�；�9位實驗者的4種眼電數(shù)據(jù)進行實驗研究,并從統(tǒng)計學的角度對實驗結果進行顯著性檢驗。結果表明,DCCA法相對其他方法在均方根誤差、信噪比方面具有顯著優(yōu)勢,且具有較好的實時性,并表現(xiàn)出較強的適應能力。
[Abstract]:Eye-electric signals are easily interfered when EEG signals are collected, which affects the performance of BCI system. Therefore, an automatic Eye-electric artifact removal method based on discrete wavelet transform (DWT) and canonical correlation analysis (DCCA) is proposed. The multiscale wavelet coefficients are obtained by discrete wavelet transform on the collected multichannel EEG and eye signals, and the correlation between wavelet coefficients is removed by canonical correlation analysis, and the discrete typical wavelet coefficients are obtained. The correlation coefficient is used to distinguish the eye trace components, and the corresponding typical wavelet coefficients are set to zero and the EEG signals after eliminating the eye electrical artifacts are reconstructed by the CCA inverse transform and the DWT inverse transform in turn. The experimental study is carried out based on the four kinds of eye electrical data of the 9-bit experimenter. The results show that DCCA has significant advantages over other methods in root mean square error (RMS) and signal-to-noise ratio (SNR).
【作者單位】： 北京工業(yè)大學電子信息與控制工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(81471770,61201362) 北京市自然科學基金(7132021) 北京市教育委員會面上項目(KM201110005005)資助項目
【分類號】：TN911.4;TP334.7

【參考文獻】

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本文編號：1573207