iCanClean 算法：如何使用参考噪声记录去除伪影
信号处理
2024-01-23 v1
摘要
数据记录通常会被噪声破坏，并且可能难以分离出感兴趣的干净数据。例如，移动脑电图通常受到运动伪影的破坏，这限制了其在现实世界环境中的使用。在此，我们描述了一种新颖的降噪算法，该算法使用典型相关分析来寻找并去除受损数据记录中与参考噪声记录的子空间最强烈相关的子空间。该算法被称为iCanClean，计算效率高，这对于实时应用（如脑机接口）可能很有用。在未来的工作中，我们将量化该算法的性能并将其与其他清理方法进行比较。
引用
@article{arxiv.2201.11798,
title = {The iCanClean Algorithm: How to Remove Artifacts using Reference Noise Recordings},
author = {Ryan J. Downey and Daniel P. Ferris},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.11798},
year = {2024}
}
备注
4 pages, 0 figures