采用混合 WPT-ICA 与 WPT-EMD 信号分解技术减少多通道普适脑电图中的伪迹
医学物理
2014-10-22 v1 机器学习
应用统计
统计方法学
摘要
为了减少多通道普适脑电图（EEG）信号中的肌肉伪迹，我们在此提出并比较两种混合算法，它们结合了小波包变换（WPT）、经验模态分解（EMD）和独立成分分析（ICA）的概念。利用一种类似信噪比（SNR）的伪迹准则，比较了 WPT-EMD 和 WPT-ICA 算法的信号净化性能。这些算法已在四种不同伪迹情形（即眨眼以及包括左右手运动和摇头在内的肌肉伪迹）的多次试验上进行了测试。
引用
@article{arxiv.1410.5801,
title = {Artifact reduction in multichannel pervasive EEG using hybrid WPT-ICA and WPT-EMD signal decomposition techniques},
author = {Valentina Bono and Wasifa Jamal and Saptarshi Das and Koushik Maharatna},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.5801},
year = {2014}
}
备注
5 pages, 6 figures