基于AR-Copula与ICA的脑电噪声检测和去除

摘要：

在脑电信号的实时采集过程中,噪声伪迹会对采集到的脑电信号产生较大的畸变.利用Copula理论结合AR时间序列模型研究脑电信号与引起其畸变的噪声之间的相关性,设计并实现了基于尾部相关性的脑电噪声自动检测算法.根据检测结果,对受干扰的数据段进行了ICA噪声去除处理.本文方法能够自动检测受干扰影响的数据段,并且在很大程度上减少了ICA算法的迭代次数,提高了数据实时处理的效率,适用于脑电信号的实时处理过程.

关键词：脑电信号、眼电信号干扰、AR时序模型、Copula理论、尾部相关性

所属期刊栏目：41

分类号：TP274+.2(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61074113

在线出版日期：2016-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：659-665