基于K近邻互信息估计的EEG伪迹消除方法

摘要：

针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹，提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法。在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上，运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离，同时采用信号间互相关系数和互信息量作为指标，分析伪迹分离程度。与Extend Infomax、FastICA 2种常见盲源分离算法的对比结果表明，运用MILCA算法对脑电信号中的眼电及心电伪迹的分离结果最理想。

关键词：脑电信号、盲源分离、K近邻、互信息、最小相依成分分析

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61172134

在线出版日期：2013-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：255-260