基于短时能量谱的眼电伪迹去除算法研究  

作　　者：彭双凌 郭泉成 陆超[1] 

机构地区：[1]广州铁路职业技术学院,广东广州510430

出　　处：《科技与创新》2022年第6期57-60,共4页Science and Technology & Innovation

基　　金：2020年广州铁路职业技术学院教科研培育一般项目“基于信息融合的列车驾驶员表现评价模型研究”(编号:GTXYY2004)。

摘　　要：针对传统单通道眼电伪迹去除过程中低频有用脑电信息丢失及对信噪较低的混合EEG信号处理效果不佳的问题,提出基于稳定随机小波变换及短时能量谱的单通道眼电伪迹自动去除算法SE-SWT。首先,利用SWT将混合脑电进行小波分解;然后,针对各级小波计算一阶微分短时能量谱并进行中值滤波处理,设定能量阈值得到眼电伪迹端点;再针对识别出的被污染片段进行小波去噪;最后,重构信号达到伪迹去除的目的。采用网络公开数据库BNCIHORIZON2020中的真实脑电数据进行验证,结果表明,相比于传统算法SSA-ANC及ITMS,SE-SWT算法在时域及频域方面表现更优,在有效去除伪迹的同时能够保留脑电有用低频信息,并且对信噪比较低的混合脑电信号的处理效果均优于传统算法。

关 键 词：EEG EOG 小波变换 短时能量谱 

分 类 号：TN911.7[电子电信—通信与信息系统]