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一种结合自适应噪声完备经验模态分解和盲反卷积去除脑电中眼电伪迹的新方法

来源 :数据采集与处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zphym

【摘 要】

：

针对微弱的脑电(Electroencephalogram,EEG)信号在采集过程中夹杂着各种生理伪迹,特别易遭到眨眼和眼动产生的眼电(Electrooculography,EOG)伪迹干扰。本文提出在自适应噪声

【作 者】

：

吴全玉 张文强 潘玲佼 陶为戈 刘晓杰 

【机 构】

：

江苏理工学院电气信息工程学院生物信息与医药工程研究所

【出 处】

：

数据采集与处理

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

脑电信号 眼电伪迹 经验模态分解 盲反卷积 EEG signalEOG artifactsempirical mode decompositionblind d 

【基金项目】

：

江苏省产学研合作项目(BY2019264)资助项目,江苏省重点研发计划(BE2019317,BE2020648)资助项目,江苏省青蓝工程(KYQ19014)资助项目,江苏省高校面上项目(17KJB510015)资助项目

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针对微弱的脑电(Electroencephalogram,EEG)信号在采集过程中夹杂着各种生理伪迹,特别易遭到眨眼和眼动产生的眼电(Electrooculography,EOG)伪迹干扰。本文提出在自适应噪声完备经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的基础上,构建盲反卷积(Blind deconvolution,BD)模型,实现EOG伪迹分离的方法。该方法首先运用CEEMDAN方

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