基于EMD-ICA的視覺穩(wěn)態(tài)誘發(fā)電位運動偽跡去除
發(fā)布時間:2021-10-14 22:59
腦電信號是大腦中產(chǎn)生的微弱電生理信號,經(jīng)常會受到心電、眼電、運動偽跡的干擾。偽跡會使腦電信號產(chǎn)生較大的畸變。腦電信號與偽跡信號同屬生理電信號。其中,運動偽跡的去除難度較高。采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解結(jié)合獨立成分分析的方法去除視覺穩(wěn)態(tài)誘發(fā)電位信號中頭部運動偽跡。對比單一經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與單一獨立成分分析去噪算法,經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解結(jié)合獨立成分分析方法去噪算法效果最佳,去除運動偽跡的同時保留視覺穩(wěn)態(tài)誘發(fā)電位固有信號。
【文章來源】:電子測量技術(shù). 2020,43(11)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
0 引 言
1 方法原理
1.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
1.2 獨立成分分析
1.3 基于熵測度的眼電分量濾除
2 實 驗
2.1 視覺刺激
2.2 受試者
2.3 實驗范式
2.4 數(shù)據(jù)獲取
3 數(shù)據(jù)處理
3.1 運動偽跡去除
3.2 運動偽跡去除評估
4 結(jié) 論
本文編號:3436972
【文章來源】:電子測量技術(shù). 2020,43(11)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
0 引 言
1 方法原理
1.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
1.2 獨立成分分析
1.3 基于熵測度的眼電分量濾除
2 實 驗
2.1 視覺刺激
2.2 受試者
2.3 實驗范式
2.4 數(shù)據(jù)獲取
3 數(shù)據(jù)處理
3.1 運動偽跡去除
3.2 運動偽跡去除評估
4 結(jié) 論
本文編號:3436972
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