检索结果-南通市图书馆

浙江体育科学 2003年第2期25卷 20-22页

作者：王翔韩山师范学院公体部广东潮州521041

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... 详细信息

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。

关键词：表面肌电信号移动伪差伪差去除进展

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脑电信号中肌电伪差的实时去除方法研究

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西安交通大学学报 2010年第4期44卷 114-118页

作者：高军峰郑崇勋王沛西安交通大学生命科学与技术学院西安710049

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... 详细信息

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.

关键词：典型相关分析独立成分分析脑电肌电伪差去除

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多参考信号的ICA方法及其在去除脑电伪差中应用

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大连理工大学学报 2008年第5期48卷 740-743页

作者：邱天爽武建大连理工大学电子与信息工程学院辽宁大连116024

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... 详细信息

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.

关键词：独立分量分析参考信号伪差去除脑电信号

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盲源分离研究及其在脑电信号分析中的应用

盲源分离研究及其在脑电信号分析中的应用

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作者：武建大连理工大学

学位级别：硕士

脑电是一种特殊的生物电活动，反映了大脑的功能状态，分为自发脑电(EEG)和诱发电位(EP)两种。头皮上采集的脑电可以看作是大脑内的电活动在头皮上的电位分布，以及人体其它器官组织产生的生物电活动(包括心电，眼电和肌电等)和各种外... 详细信息

脑电是一种特殊的生物电活动，反映了大脑的功能状态，分为自发脑电(EEG)和诱发电位(EP)两种。头皮上采集的脑电可以看作是大脑内的电活动在头皮上的电位分布，以及人体其它器官组织产生的生物电活动(包括心电，眼电和肌电等)和各种外界因素引起的干扰信号。这些脑外来源的干扰信号称之为伪差。脑电信号分析的任务之一就是去除脑电中的伪差，分离出纯净的脑电，以便应用于临床诊断和脑认知科学研究。诱发电位是神经系统接受内外刺激所产生的特定电活动。通过诱发电位的检测可以诊断和分析神经系统的病变和损伤。脑电信号分析的任务之二就是如何从强背景自发EEG中提取EP信号。盲源分离(BSS)技术是一种新兴的信号分析方法，其本质上与独立分量分析(ICA)是一致的。ICA是一种多通道信号处理技术，其特点是除源信号相互统计独立外无其它先验知识的情况下，将观察信号分解成为独立的分量。本文主要对ICA的原理，判据，以及优化算法做了归纳性的研究，并将其应用到脑电信号的伪差去除和EP信号的提取中。本文基于峭度的快速固定点算法(FastICA)的基础上，对带参考信号的ICA(rICA)进行了扩展，提出了一种多参考信号的ICA方法。新方法一方面克服了FastICA的计算量过大，对分离的分量需要人工判别的缺点，另一方面也弥补了rICA算法仅仅能提取一路目标信号的缺陷。文中不但详细的介绍了多参考信号的ICA方法的原理及算法，而且给出了具体的伪差去除算法，最后还将此方法应用到多个脑电伪差的去除中，仿真实验进一步验证了算法了有效性。在无加性噪声的情况下，ICA能够较好的对多导信号做盲分离。但实际从头皮采集的脑电信号中，加性噪声的干扰是不可避免的。ICA对含有加性噪声的多导信号的处理效果急剧下降。通常的处理方法是将多导信号先通过小波降噪，然后将去噪后的多导信号作为ICA的输入。本文提出了一种小波变换(WT)与ICA相结合的方法。具体方法是：先对多导信号进行小波分解，然后对分解得到的小波系数进行带参考信号的ICA分离，最后通过小波重构得到目标信号。本文将此方法应用到诱发电位的提取中，仿真结果表明新方法具有比较稳定的抗噪性能，且与已有的方法相比，具有较快的收敛速度和较小的运算量。

关键词：脑电信号诱发电位独立分量分析伪差去除小波变换

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