基于盲源分離的眼電偽跡去除技術(shù)研究.pdf

1、腦電信號(hào)由腦神經(jīng)活動(dòng)產(chǎn)生，始終為中樞神經(jīng)系統(tǒng)的自發(fā)性電位活動(dòng)，是人體重要的生理信號(hào)。隨機(jī)性及非平穩(wěn)性相當(dāng)強(qiáng)的腦電信號(hào)非常微弱、背景噪聲比較復(fù)雜。其中眼電偽跡產(chǎn)生頻度高、幅值是腦電信號(hào)的數(shù)倍，成為實(shí)際腦電信號(hào)的最主要干擾源。因此，去除眼電偽跡干擾進(jìn)而提取純凈的腦電信號(hào)，對(duì)于腦機(jī)接口的實(shí)際應(yīng)用具有重要的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　腦電信號(hào)和眼電偽跡信號(hào)均來自相互獨(dú)立的信號(hào)源，選用盲源分離方法去除眼電偽跡干擾是一個(gè)重要的切入點(diǎn)。針對(duì)現(xiàn)階段

2、盲源分離方法在去除眼電偽跡干擾方面存在的問題，包括需要人工識(shí)別、易造成潛在腦電成分丟失等，以盲源分離為基礎(chǔ)，提出眼電偽跡干擾高精度、自動(dòng)去除的新方法。對(duì)于實(shí)時(shí)在線腦機(jī)接口系統(tǒng)的發(fā)展和應(yīng)用具有重要意義。主要研究結(jié)果包括:
　　(1)首先從研究方法、計(jì)算模型、信號(hào)預(yù)處理、評(píng)價(jià)指標(biāo)四方面闡述了基于盲源分離去除眼電偽跡干擾的基本處理機(jī)制。為眼電偽跡自動(dòng)、高精度去除，提供了理論基礎(chǔ)和算法支撐。
　　(2)以獨(dú)立分量分析和二階盲辨識(shí)為基

3、礎(chǔ)，針對(duì)基于盲源分離方法去除眼電偽跡中需要人工識(shí)別的問題，提出基于二階盲辨識(shí)與非線性參數(shù)相結(jié)合的方法，解決了偽跡成分需要人工干預(yù)的問題。該方法首先采用二階盲辨識(shí)將眼電偽跡干擾從原始腦電信號(hào)中分離出來;然后將任尼嫡和樣本嫡結(jié)合作為判別因子，采取一種普遍適用的偽跡判別方法，實(shí)現(xiàn)眼電偽跡干擾自動(dòng)識(shí)別及去除;最后重構(gòu)得到純凈的腦電信號(hào)。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)眼電偽跡干擾自動(dòng)去除實(shí)驗(yàn)，通過相關(guān)系數(shù)、信噪比、運(yùn)行時(shí)間估計(jì)眼電偽跡干擾去除效果。結(jié)果表明，該

4、方法能夠自動(dòng)識(shí)別并有效去除眼電偽跡干擾。
　　(3)在上述研究基礎(chǔ)上，針對(duì)眼電偽跡去除中腦電源頻譜成分丟失問題，充分利用腦電信號(hào)和眼電偽跡空間特征的差異，提出基于二階盲辨識(shí)與典型相關(guān)分析相結(jié)合的新方法，去除眼電偽跡干擾。首先，依據(jù)盲源分離理論，采用二階盲辨識(shí)方法獲取分解信號(hào);并且，為獲得高精度眼電偽跡去除效果，將參考信道眼電信號(hào)與分解信號(hào)進(jìn)行組合，得到組合信號(hào);其次，通過典型相關(guān)分析提取典型相關(guān)變量即偽跡分量;然后，為減少腦電信號(hào)