本文關(guān)鍵詞：基于EOG的閱讀行為識(shí)別中眨眼信號(hào)去除算法研究　出處：《信號(hào)處理》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 眼電圖 獨(dú)立分量分析算法 主分量分析算法 低通濾波器 峭度

【摘要】：由于眼電圖(EOG)能反映不同行為狀態(tài)下的眼球運(yùn)動(dòng)模式,因此,基于EOG的閱讀行為識(shí)別已經(jīng)成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。為了降低眨眼信號(hào)對(duì)閱讀行為識(shí)別的影響,提高正確率,本文提出了一種基于獨(dú)立分量分析(ICA)的眨眼信號(hào)去除算法。該算法首先利用ICA方法從原始多通道EOG信號(hào)中分離出眨眼信號(hào),然后通過(guò)計(jì)算各輸出通道的峭度值,自動(dòng)識(shí)別眨眼信號(hào)通道,將其置零后映射回原始觀測(cè)信號(hào)以達(dá)到噪聲去除目的。實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下,對(duì)降噪后的EOG信號(hào)進(jìn)行閱讀狀態(tài)識(shí)別,其平均正確率達(dá)到95.5%,相比較原始EOG信號(hào)、帶通濾波法及主分量分析方法(PCA)分別提升了3.39%,5.00%和2.70%,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的有效性。
[Abstract]:EOG (EOG) can reflect the pattern of eye movement in different behavior. Reading behavior recognition based on EOG has become a new research hotspot. In order to reduce the effect of blinking signal on reading behavior recognition and improve the accuracy. In this paper, a blink signal removal algorithm based on independent component analysis (ICA) is proposed. Firstly, the blink signal is separated from the original multi-channel EOG signal by using ICA method. Then, by calculating the kurtosis value of each output channel, the blinking signal channel is automatically identified and mapped back to the original observation signal after setting zero to achieve the purpose of noise removal. The average correct rate of the EOG signal after denoising is 95.5, which is compared with the original EOG signal. The bandpass filtering method and the principal component analysis (PCA) method have increased 3.390.00% and 2.70%, respectively. The experimental results show that the proposed algorithm is effective.
【作者單位】： 安徽大學(xué)計(jì)算智能與信號(hào)處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;安徽大學(xué)信息保障技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61401002,61271352) 安徽省自然科學(xué)基金(1408085QF125) 安徽高校省級(jí)自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2014A011)課題資助
【分類號(hào)】：R770.43;TN911.7
【正文快照】： 1引言研究表明,人在進(jìn)行特定活動(dòng)時(shí)所引發(fā)的眼動(dòng)模式在很大程度上能夠揭示其當(dāng)前的行為狀態(tài),而這種眼動(dòng)模式可以通過(guò)對(duì)眼球運(yùn)動(dòng)情況的跟蹤來(lái)獲取,因此基于眼動(dòng)信息的人體行為識(shí)別(HumanActivity Recognition,HAR)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)已經(jīng)成為新的研究熱點(diǎn)[1-4]。我們知道,在人體

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本文編號(hào)：1405304