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计量学报  2019, Vol. 40 Issue (4): 708-713    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2019.04.27
  无线电、时间频率计量 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于子成分分解的脑电信号去噪方法比较研究
付荣荣1,鲍甜恬1,田永胜1,王琳2
1.燕山大学 电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2.沈阳工程学院 机械学院, 辽宁 沈阳 110136
Comparative Study on Denoising Methods of EEG Signals Based on Subcomponent Decomposition
FU Rong-rong1,BAO Tian-tian1,TIAN Yong-sheng1,WANG Lin2
1. School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinghuangdao, Hebei 066004, China
2. School of Mechanical Engineering, Shenyang Institute of Technology, Shenyang, Liaoning 110136, China
全文: PDF (1368 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 脑电信号包含了丰富的时间和空间信息,为了获得实时性好且抗干扰的生理信号,大量的微弱脑电信号提取技术被应用研究。针对实际生理脑电信号易受无关噪声影响等问题,对最大分量分析法和独立成分分析法在去除脑电信号所包含伪迹上的分离性能以及处理的实时性进行对比,从散点图分析、相关性指标对比、计算速度3个方面对其解混效果进行评价。结果表明,两种方法对噪声信号均具有分离效果,且都可以保证实时性,但最大分量分析法比独立成分分析法具有分离效果更好、相关性指标更高、分离相似度高、相似度值浮动小更稳定等优点,具有更广泛的应用前景。
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作者相关文章
付荣荣
鲍甜恬
田永胜
王琳
关键词 计量学脑电信号最大分量分析法独立成分分析法子成分分解    
Abstract:EEG signals contain abundant time and spatial information. In order to obtain good real-time and anti-interference physiological signals, a large number of weak EEG signal extraction techniques have been applied. In view of the fact that the actual physiological EEG signals are susceptible to irrelevant noise and other issues, the maximum signal fraction analysis and independent component analysis methods are compared to remove the artifacts contained in the EEG signals and the real-time performance of the processing. The effect of the solution is evaluated from the three aspects of scatter plot analysis, correlation index comparison and calculation speed. The results show that both methods have the effect of separating noise signals and can guarantee the real-time performance. However, maximum signal fraction analysis has better separation effect than independent component analysis, higher correlation index, higher similarity, similarity value floating smaller advantages of a more stable, and has a wider range of application prospects.
Key wordsmetrology    EEG    maximum signal fraction analysis    independent component analysis    subcomponent decomposition
收稿日期: 2018-09-28      发布日期: 2019-06-10
PACS:  TB973  
基金资助:国家自然科学基金(51605419);河北省自然科学基金(E2018203433);中国博士后面上项目(2016M600193);河北省引进留学人员资助项目(CL201727);辽宁省高等学校基本科研项目(LQN201708)
通讯作者: 付荣荣     E-mail: frr1102@aliyun.com
作者简介: 付荣荣(1985-),女,辽宁鞍山人,燕山大学副教授,硕士生导师,主要从事认知系统和脑控系统研究。Email:frr1102@aliyun.com
引用本文:   
付荣荣,鲍甜恬,田永胜,王琳. 基于子成分分解的脑电信号去噪方法比较研究[J]. 计量学报, 2019, 40(4): 708-713.
FU Rong-rong,BAO Tian-tian,TIAN Yong-sheng,WANG Lin. Comparative Study on Denoising Methods of EEG Signals Based on Subcomponent Decomposition. Acta Metrologica Sinica, 2019, 40(4): 708-713.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2019.04.27     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2019/V40/I4/708
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