基于子空间分解的脑电信号眼电伪迹自动去除方法研究

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针对脑电信号中的眼电伪迹去除问题,提出了一种基于几何子空间分解的眼电伪迹去除方法。最大噪声分量分析帮助构建几何子空间并将多维脑电信号分解成一系列分量,利用眼电分量间的高相关度,使用Spearman秩相关准则确定相关程度从细节中实现眼电伪迹分量的抽取;将处理后各个分量投影回信号空间并进行重构,于是在无需记录眼电的情况下得到去除眼电伪迹后的脑电信号。为了验证该方法的有效性,分别对自行叠加眼电伪迹的脑电信号及实际测量的脑电信号进行了研究,结合脑地形图能量分布可视化的优势,结果表明该方法能够对脑电信号进行有效降噪
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