典型文献
一种基于局部密度的自适应眼电伪迹去除方法
文献摘要：
脑电信号幅值微弱且信噪比低易受到多种伪迹影响.其中,眼电伪迹幅值高、随机性强,常使脑电信号产生明显畸变,对信号的后续分析将产生极大的影响.传统伪迹去除方法难以精确定位伪迹成分,导致过多有效信息丢失.针对上述问题,该文提出一种基于数据驱动的自适应伪迹定位和去除方法.该方法将局部密度引入独立成分分析(ICA)并通过聚类分析自适应估计辨识脑电和噪声成分的阈值,最终实现了眼电伪迹的精准定位和去除.通过仿真和真实实验,该文对比了所提方法与传统伪迹去除方法在峰值信噪比、均方误差、互信息等量化指标下的性能差异,并通过统计检验揭示了所提方法相比于其他方法在信号恢复方面的显著性优势.
文献关键词：
自适应阈值;局部密度;伪迹定位;脑电;独立成分分析
中图分类号：
作者姓名：
李沛洋;高晓辉;朱鹏程;黄伟杰;李存波;司亚静;徐鹏;田银
作者机构：
重庆邮电大学生物信息学院 重庆 400065;电子科技大学生命科学与技术学院 成都 610054;新乡医学院心理学院 新乡 453003
文献出处：
引用格式：
[1]李沛洋;高晓辉;朱鹏程;黄伟杰;李存波;司亚静;徐鹏;田银-.一种基于局部密度的自适应眼电伪迹去除方法)[J].电子与信息学报,2022(02):464-476
A类：
伪迹定位
B类：
局部密度,眼电伪迹去除,去除方法,脑电信号,微弱,随机性,信号产生,畸变,精确定位,有效信息,信息丢失,独立成分分析,ICA,自适应估计,精准定位,真实实验,峰值信噪比,均方误差,互信息,等量,量化指标,性能差异,统计检验,其他方法,信号恢复,自适应阈值
AB值：
0.31262
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