现代电子技术

2021, v.44;No.576(01) 39-44

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基于PCA和自适应步长IVA的EMG伪迹去除方法
EMG artifact separation based on PCA and adaptive step size IVA

彭震;于明;黄炜嘉;马国军;李效龙;

摘要(Abstract):

针对脑电(EEG)信号在采集过程中易受到肌电(EMG)伪迹干扰,且EMG伪迹复杂多变难以去除的问题,提出一种基于主分量分析(PCA)和自适应步长独立向量分析(IVA)相结合的EEG中EMG伪迹去除方法。首先,利用PCA将EEG信号的主分量提取出来,对数据降维;然后对主分量引入IVA算法,根据高阶统计量和二阶统计量,结合EMG伪迹的非高斯性和弱相关性进行EMG伪迹分离,同时引入基于分离效果的自适应步长选取方法,增强分离效果。实验中采集了8通道的EEG信号,测得各通道相对均方根误差为0.09~0.2,算法的平均EMG伪迹分离率为98%,且相比单独使用IVA时间节省20%,该方法适用于动态EEG中EMG伪迹的去除。

关键词(KeyWords): 肌电伪迹分离;脑电信号;主分量分析;独立向量分析;自适应步长;数据采集

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金面上项目(61671221)

作者(Author): 彭震;于明;黄炜嘉;马国军;李效龙;

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DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2021.01.009

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