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结合PCA和JADE的EEG眼电伪迹去除研究
引用本文:王兵,王魁,王柏祥,陆璇辉.结合PCA和JADE的EEG眼电伪迹去除研究[J].计算机工程与应用,2009,45(23):130-133.
作者姓名:王兵  王魁  王柏祥  陆璇辉
作者单位:1. 浙江大学信息与电子工程学系电子电路与信息系统研究所,杭州,310027
2. 浙江大学理学院光学研究所,杭州,310027
基金项目:国家自然科学基金,国家高技术研究发展计划(863) 
摘    要:眼电伪迹干扰是脑电信号中的常见干扰,严重影响到有用脑电信号的提取和分析。提出一种基于主分量分析(PCA)和特征矩阵联合相似对角化(JADE)算法相结合的眼电伪迹去除方法,并探讨了主分量分析对伪迹去除的影响。实验结果表明了该算法的有效性及稳健性,并且其时间开销小。此外该算法还可以有效去除其他脑电伪迹及干扰成分。

关 键 词:主分量分析  眼电伪迹  特征矩阵联合相似对角化  脑电信号
收稿时间:2009-1-15
修稿时间:2009-3-23  

Study on removal of eye movement and blink artifacts from EEG using PCA and JADE
WANG Bing,WANG Kui,WANG Bai-xiang,LU Xuan-hui.Study on removal of eye movement and blink artifacts from EEG using PCA and JADE[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(23):130-133.
Authors:WANG Bing  WANG Kui  WANG Bai-xiang  LU Xuan-hui
Affiliation:WANG Bing1,WANG Kui1,WANG Bai-xiang1,LU Xuan-hui21.Institute of Electronic Circuit , Information System,Department of Information Science & Electronic Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China 2.Institute of Optics,College of Science,China
Abstract:Eye movement and eye blink artifacts constantly influence the acquisition and analysis of EEG signals.In this paper,a robust algorithm based on the combination of Principal Component Analysis(PCA) and Joint Approximative Diagonalization of Eigen matrix(JADE) is presented.Besides,the influence of PCA on the performance is discussed.The experimental results demonstrate that the proposed method is efficient and robust,and especially having the essential capability of reducing processing time. Furthermore,it ca...
Keywords:Principal Component Analysis(PCA)  blink artifacts  Joint Approximative Diagonalization of Eigen matrix(JADE)  Electroencephalogram(EEG)
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