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脑机融合控制中脑电伪迹处理方法
被引量:
3
1
作者
熊馨
杨秋红
+4 位作者
周建华
徐保磊
李永程
尹旭贤
伏云发
《昆明理工大学学报(自然科学版)》
北大核心
2021年第3期56-70,共15页
脑机融合控制的典型控制信号源是脑电,然而脑电信号具有低信噪比、低空间分辨率、极易受到伪迹的污染,这给该类控制系统中脑电信号的处理带来了巨大的挑战.针对脑电中存在的各种伪迹,分析总结了各种伪迹处理方法并比较它们的优缺点,最...
脑机融合控制的典型控制信号源是脑电,然而脑电信号具有低信噪比、低空间分辨率、极易受到伪迹的污染,这给该类控制系统中脑电信号的处理带来了巨大的挑战.针对脑电中存在的各种伪迹,分析总结了各种伪迹处理方法并比较它们的优缺点,最后针对脑机融合控制的实用化需求,指出该领域脑电伪迹处理方法未来的研究方向——在线实时、自适应/机器学习、免伪迹参考、少通道/单通道、优化融合多种有效方法综合去除EEG中的主要伪迹.
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关键词
脑
电
伪迹
脑机融合控制
独立成分分析
共同空间模式
原文传递
题名
脑机融合控制中脑电伪迹处理方法
被引量:
3
1
作者
熊馨
杨秋红
周建华
徐保磊
李永程
尹旭贤
伏云发
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
出处
《昆明理工大学学报(自然科学版)》
北大核心
2021年第3期56-70,共15页
基金
国家自然科学基金项目(82060329,81470084,81771926,61463024,61763022)
云南省教育厅基金项目(2020J0052)。
文摘
脑机融合控制的典型控制信号源是脑电,然而脑电信号具有低信噪比、低空间分辨率、极易受到伪迹的污染,这给该类控制系统中脑电信号的处理带来了巨大的挑战.针对脑电中存在的各种伪迹,分析总结了各种伪迹处理方法并比较它们的优缺点,最后针对脑机融合控制的实用化需求,指出该领域脑电伪迹处理方法未来的研究方向——在线实时、自适应/机器学习、免伪迹参考、少通道/单通道、优化融合多种有效方法综合去除EEG中的主要伪迹.
关键词
脑
电
伪迹
脑机融合控制
独立成分分析
共同空间模式
Keywords
Electroencephalogram(EEG)
artifact
Brain-Machine Integration Control(BMIC)
Independent Component Analysis(ICA)
Common Spatial Pattern(CSP)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
脑机融合控制中脑电伪迹处理方法
熊馨
杨秋红
周建华
徐保磊
李永程
尹旭贤
伏云发
《昆明理工大学学报(自然科学版)》
北大核心
2021
3
原文传递
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参考文献
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