动态表面肌电信号(sEMG)移动伪差去除技术进展

分析了动态表面肌电信号记录中,由电极、导联线和交流电源线移动引起移动伪差的主要原因,回顾了移动伪差去除技术的发展,认为目前动态表面肌电信号中移动伪差去除技术主要体现为改善sEMG引导技术,避免或尽量减少移动伪差的产生和数字信号处理技术离线处理的联合应用上,物理滤波技术的重要性正在削弱。一些较新的非平稳信号的数字信号处理技术尚未能在sEMG中移动伪差或噪声去除中得到应用研究。

脑电信号中肌电伪差的实时去除方法研究

为了在线去除脑电信号中的肌电伪差,使用典型相关分析方法,分析了大量被肌电干扰和未被干扰的脑电(EEG)信号,得出了一个合理的自相关阈值.在时域上,肌电伪差和一般的噪声信号比较类似,有比较小的自相关值,在去除肌电伪差时,凡自相关值低于此值的分解成分被识别为肌电伪差.该方法很好地利用了这个特点,将肌电伪差分量与潜在大脑信号分离,然后依据剩下的分解成分重建"干净"的EEG信号.实验结果表明,典型相关分析法在去除肌电伪差时优于独立成分分析法,结合提出的自相关阈值在有效去除肌电伪差的同时,又能较好地保持潜在的大脑信号不变.

多参考信号的ICA方法及其在去除脑电伪差中应用

为消除脑电信号中的心电、眼电等伪差,在已有的不动点算法和带参考信号的独立分量分析算法的基础上,提出了一种多参考信号的独立分量分析方法.该方法通过计算各伪差在各路观测信号中的比重,去除伪差对观测信号的影响,从而得到较为纯净的脑电信号.所提方法相对于传统的fast ICA算法具有更小的计算量,并且不需要对分离的独立源进行人工干预,同时也是对ICA-R算法的一种扩展,解决了其只能提取单路源信号的缺点.仿真实验证明该方法更切合实际情况,而且能够更加有效地去除脑电信号中的多个伪差.