换一批改进独立分量算法的眼电伪迹去除方法研究
Research on improved independent component analysis to ocular artifacts removal from EEG signals
摘要脑电信号采集过程中易受眼电干扰,给脑电信号分析处理带来极大的不便,由此提出了一种改进独立分量分析(IICA)自动去除眼电伪迹的方法.该方法将水平和垂直眼电信号按照一定的比例混叠成一导新的信号,并与脑电信号一起作为输入;采用基于负熵判据的FastICA算法快速获取各导独立分量;记录此时的负熵判据参数a,并利用相关系数识别混叠眼电信号独立分量,记录对应的相关系数;a加上一定的步长,重复上述步骤至a达到阈值时停止;重复多次上述循环,获取均值向量,取出均值向量中最大的相关系数与所对应的a,根据a获取新的独立分量,采用相关系数自动识别混叠眼电独立分量,并置零;再进行ICA逆变换返回到原信号各个电极,即可得到同时去除水平与垂直眼电伪迹后的各导脑电信号.实验结果表明,IICA方法能有效降低去伪迹耗时,极大提高信噪比,减少均方根误差.
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关键词
眼电伪迹改进独立分量分析混叠负熵判据ocular artifactsImprove Independent Component Analysis(IICA)aliasingnegative entropy criterion
分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.1609-0236
发布时间
2018-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
浙江省自然科学基金（(LQ13F010014)）
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