低密度脑电自适应去噪方法
R318; 便携式和可穿戴设备的低密度脑电图更便于实际使用,但会受到多种不可预知的噪声影响,给去噪带来极大的困难.脑活动成分较为相似,在特征空间分布较为紧密,而噪声成分与脑电成分不同,差异性大,在特征空间分布较为分散.本文提出了一种低密度脑电自适应去噪方法,采用小波分解和盲源分离方法提取潜在成分,并基于脑电和噪声成分在特征空间的分布特性,采用单类支持向量机识别并去除远离成分分布中心的异常成分.仿真数据的定量分析结果表明,提出的方法在肌电、眼电和工频等噪声抑制方面均优于现有方法;通过对真实脑电数据的成分簇可视化分析,直观展示了低密度脑电噪声有效去除的原因.结合盲源分离和异常检测的思路进行低密度脑...
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| Published in | 数据采集与处理 Vol. 38; no. 4; pp. 824 - 836 |
|---|---|
| Main Authors | , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
北京师范大学系统科学学院,北京 100875%北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京100875
01.07.2023
北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京100875 |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1004-9037 |
| DOI | 10.16337/j.1004-9037.2023.04.007 |
Cover
| Abstract | R318; 便携式和可穿戴设备的低密度脑电图更便于实际使用,但会受到多种不可预知的噪声影响,给去噪带来极大的困难.脑活动成分较为相似,在特征空间分布较为紧密,而噪声成分与脑电成分不同,差异性大,在特征空间分布较为分散.本文提出了一种低密度脑电自适应去噪方法,采用小波分解和盲源分离方法提取潜在成分,并基于脑电和噪声成分在特征空间的分布特性,采用单类支持向量机识别并去除远离成分分布中心的异常成分.仿真数据的定量分析结果表明,提出的方法在肌电、眼电和工频等噪声抑制方面均优于现有方法;通过对真实脑电数据的成分簇可视化分析,直观展示了低密度脑电噪声有效去除的原因.结合盲源分离和异常检测的思路进行低密度脑电去噪,不需要设定特定噪声相关的特征参数,能够自适应地去除多种类型噪声同时有效保留脑活动成分,具有优良的性能和实用性. |
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| AbstractList | R318; 便携式和可穿戴设备的低密度脑电图更便于实际使用,但会受到多种不可预知的噪声影响,给去噪带来极大的困难.脑活动成分较为相似,在特征空间分布较为紧密,而噪声成分与脑电成分不同,差异性大,在特征空间分布较为分散.本文提出了一种低密度脑电自适应去噪方法,采用小波分解和盲源分离方法提取潜在成分,并基于脑电和噪声成分在特征空间的分布特性,采用单类支持向量机识别并去除远离成分分布中心的异常成分.仿真数据的定量分析结果表明,提出的方法在肌电、眼电和工频等噪声抑制方面均优于现有方法;通过对真实脑电数据的成分簇可视化分析,直观展示了低密度脑电噪声有效去除的原因.结合盲源分离和异常检测的思路进行低密度脑电去噪,不需要设定特定噪声相关的特征参数,能够自适应地去除多种类型噪声同时有效保留脑活动成分,具有优良的性能和实用性. |
| Author | 陈贺 张昊 柴一帆 李小俚 |
| AuthorAffiliation | 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京100875;北京师范大学系统科学学院,北京 100875%北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京100875 |
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| Author_FL | ZHANG Hao CHEN He LI Xiaoli CHAI Yifan |
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| DOI | 10.16337/j.1004-9037.2023.04.007 |
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| DocumentTitle_FL | An Adaptive Denoising Algorithm for Few-Channel EEG |
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| ISSN | 1004-9037 |
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| Issue | 4 |
| Keywords | 聚类 cluster 低密度脑电 去噪 artifact removal 盲源分离 few-channel EEG outlier detection blind source separation 异常检测 |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | 数据采集与处理 |
| PublicationTitle_FL | Journal of Data Acquisition & Processing |
| PublicationYear | 2023 |
| Publisher | 北京师范大学系统科学学院,北京 100875%北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京100875 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京100875 |
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| Title | 低密度脑电自适应去噪方法 |
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