用于前额叶 EEG 的基于倒谱分析的伪影检测、识别与去除
信号处理
2024-04-15 v1
摘要
本文提出使用倒谱进行前额脑电图的伪影检测、识别和去除。本工作重点关注由眼球运动引起的伪影。建立了一个包含来自不同受试者的无伪影 EEG 和眼球运动污染 EEG 的数据库。设计了一种基于倒谱分析的特征提取与基于支持向量机 (SVM) 的分类器，以从目标 EEG 信号中识别伪影。所提出的方法在伪影检测任务上达到了 99.62% 的准确率，在 6 类眼球运动分类任务上达到了 82.79% 的准确率。提出了一种基于统计值的伪影去除方法，并在一个公开的 EEG 数据库上进行了评估，在 3 类情绪分类任务上获得了 3.46% 的准确率提升。为了对每个 5s 的 EEG 片段做出可靠的决策，该算法仅需 0.66M 次乘法运算。与伪影检测和去除领域的现有方法相比，所提出的方法具有更高的检测准确率和更低的计算成本，使其成为集成到实时且抗伪影的脑机接口 (BMI) 的更合适解决方案。
引用
@article{arxiv.2404.08199,
title = {Cepstral Analysis Based Artifact Detection, Recognition and Removal for Prefrontal EEG},
author = {Siqi Han and Chao Zhang and Jiaxin Lei and Qingquan Han and Yuhui Du and Anhe Wang and Shuo Bai and Milin Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.08199},
year = {2024}
}
备注
5 pages, 4 figures, published by TCAS-II