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题名基于小波奇异点检测和阈值去噪的眨眼伪迹去除方法
被引量:1
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作者
牟锴钰
韦明
杨辉
彭振
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机构
中国航天员科研训练中心
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出处
《北京生物医学工程》
2015年第3期251-255,283,共6页
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基金
航天医学基础与应用国家重点实验室研究基金(2012SY54B0601)资助
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文摘
目的眨眼伪迹是脑电中一种常见且影响严重的伪迹。本论文提出一种基于小波奇异点检测和阈值去噪的眨眼伪迹去除方法,无需眼电参考信号,做到自动去除单导脑电信号中的眨眼伪迹。方法首先利用小波奇异点检测特性以检测眨眼伪迹的峰值位置,然后只对眨眼伪迹区域进行小波阈值去噪。结果实验结果表明,本方法能够有效检测眨眼伪迹,避免了普通方法去噪时对非眨眼区域的影响。结论本方法使用的阈值和阈值函数优于典型的阈值和软、硬阈值函数,有效地去除了脑电中的眨眼伪迹。
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关键词
小波变换
奇异点检测
阈值去噪
眨眼伪迹
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Keywords
wavelet
singularity detection
thresholding denoising
blink artifact
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分类号
R318.04
[医药卫生—生物医学工程]
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题名基于ICA和相关性分析的脑电信号眨眼伪迹去除
被引量:1
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作者
赵欣欣
孔万增
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机构
杭州电子科技大学计算机学院
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出处
《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》
2013年第1期32-35,共4页
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基金
浙江省重大国际合作资助项目(C14013
C14017)
钱江人才计划资助项目(R10063)
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文摘
眨眼伪迹是脑电信号采集过程中的常见噪声,严重影响其有用信息的提取。该文尝试采用独立成分分析中的快速算法分离脑电信号中的各个独立分量,并通过相关性分析自动识别独立分量中的眨眼伪迹干扰并去除。研究结果表明该方法能有效识别和去除眨眼伪迹,在脑电信号的处理中有重要应用价值,值得深入研究和推广。
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关键词
脑电信号
眨眼伪迹
独立成分分析
相关性分析
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Keywords
EEG
blink artifact
ICA
correlation analysis
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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