文献类型：期刊文章

作　　者：罗志增[1] 严志华[1] 傅炜东[1]

LUO Zhizeng ＊,YAN Zhihua,FU Weidong(Robot Research Institute,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China)

机构地区：[1]杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所,杭州310018

出　　处：《传感技术学报》

基　　金：国家基金项目(61671197)

年　　份：2018

卷　　号：31

期　　号：8

起止页码：1211-1216

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：传统盲源分离法不能解决欠定问题,且分离信号与源信号对应关系不确定。提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和独立成分分析(ICA)相结合的脑电信号眼电伪迹自动去除方法。该方法首先将含伪迹脑电信号自适应分解成多维本征模态函数(IMF),以满足盲源分离方法对信号正定或超定要求,再对本征模态函数用ICA方法构建多维源信号,最后利用模糊熵阈值判据判别多维源信号中的伪迹信号,完成滤波并重构脑电信号。该方法相比于其他算法,能更好的去除眼电伪迹并保留原始信息,适合单通道脑电信号预处理。

关 键 词：脑电信号处理  眼电伪迹  完备经验模态分解  独立成分分析  

分 类 号：TP391]