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《中国自动化学会控制理论专业委员会B卷》2011年
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基于ICA和FCM算法的操作员脑电信号眼电伪迹自动去除研究

王娆芬  张建华  王行愚  
【摘要】:针对操作员脑电信号中去眼电干扰问题,提出了基于独立分量分析(ICA)及模糊c均值(FCM)聚类的自动眼电伪迹去除方法。首先对20s时间窗数据(9导脑电及1导眼电信号)进行ICA分离,得到10个独立成份,然后将每个独立成份分割成2s一段并计算每段数据的小波熵、0-5Hz能量、峭度、互信息及相关性,采用FCM聚类算法将独立成份分为眼电伪迹和脑电成份,从而去除其中的眼电伪迹成份,得到纯净的脑电信号。实验结果显示,分别使用所有特征和其中三项特征(小波熵、峭度、相关性)进行眼电伪迹和脑电成份的分类正确率达到了99%和98%以上,基于ICA和FCM的自动眼电去除方法可应用于在线脑电信号眼电干扰去除。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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2 丁淑芬;;计算机接口和远程控制系统设计实现[J];硅谷;2010年22期
3 谢松云;潘辉;张伟平;;结合小波包和ICA的脑电信号特征波提取方法[J];计算机应用研究;2008年09期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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中国期刊全文数据库 前3条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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8 孙磊磊;基于机器学习方法的脑电信号自动分类研究[D];大连理工大学;2011年
9 曹铭;意识障碍患者脑电信号的非线性动力学评价分析[D];杭州电子科技大学;2012年
10 王攀;基于小波变换和多域融合的脑电信号特征提取[D];浙江大学;2011年
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