脑电信号伪迹去除及基本特征节律提取处理算法的研究的任务书.docx
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脑电信号伪迹去除及基本特征节律提取处理算法的研究的任务书.docx
脑电信号伪迹去除及基本特征节律提取处理算法的研究的任务书任务书一、任务概述本次任务旨在研究脑电信号伪迹去除及基本特征节律提取处理算法。脑电信号的采集过程中往往伴随着各种干扰信号,如肌肉噪声、眼电、心电等,需要进行伪迹去除处理。同时,在脑电信号分析研究中,基本特征节律提取也是一个重要的环节。因此,本次任务重点研究伪迹去除与基本特征节律提取两个方面,旨在提出高效准确的算法进行处理。二、任务目标1.深入研究脑电信号采集原理及脑电信号的基本特征和节律。2.掌握脑电信号处理技术,研究伪迹去除与基本特征节律提取等算法
单通道脑电信号中伪迹去除研究及伪迹去除工具箱开发的开题报告.docx
单通道脑电信号中伪迹去除研究及伪迹去除工具箱开发的开题报告一、选题背景及意义:脑电信号(EEG)是反映人类大脑活动的一种生物电信号,其具有非侵入性、高时序性、高灵敏度等优点,在生理学、神经科学、心理学等领域中广泛应用。然而,单通道脑电信号在记录过程中容易受到肌电、眼动等伪迹的干扰,从而影响信号的质量以及结果的准确性。因此,如何去除脑电信号中的伪迹成为了EEG信号处理研究领域中的一个重要问题。目前,国内外学者已经对伪迹去除方法进行了大量的研究。常见的方法包括基于独立成分分析(ICA)的伪迹去除方法、基于小波
单通道脑电信号中多种伪迹同步去除方法.pdf
本发明公开了一种单通道脑电信号中多种伪迹同步去除方法,其步骤包括:1,首先用奇异谱分析对单通道脑电信号进行分解,得到多维的信号分量矩阵;2,使用二阶盲辨识方法对信号分量矩阵进行盲源分离,得到多个独立源成分;3,挑选含有伪迹的独立源成分并将其置零;4,将置零后的独立源成分进行盲源分离逆变换,重建得到干净的单通道脑电信号。本发明实现了单通道脑电信号中多种伪迹(肌电、眼电、心电伪迹)的同时去除,并有效保留了信号中的脑电成分。
单通道脑电信号中肌电伪迹的自动去除方法.pdf
本发明公开了一种用于单通道脑电信号中肌电伪迹的去除方法,将脑电信号通过SSA分解得到P个信号分量;将P个信号分量按行拼接成一个P维数据矩阵;将P维数据矩阵进行时间延迟处理得到若干个数据矩阵;利用MCCA对若干个数据矩阵进行盲源分离,得到源估计矩阵S和混合矩阵A;识别源估计矩阵中与肌电伪迹相关的源;去除源估计矩阵中的肌电伪迹,将识别为肌电伪迹的源置零,得到消除肌电伪迹后的源估计矩阵S’,并通过重构得到去除肌电伪迹后的多通道脑电信号X′=A*S′;将多通道脑电信号X’的各行求和,即可最终得到去除了肌电伪迹后的
动态心电信号监测装置设计及运动伪迹处理关键算法研究的任务书.docx
动态心电信号监测装置设计及运动伪迹处理关键算法研究的任务书任务书一、任务背景心电图(Electrocardiogram,简称ECG)是记录心肌电活动的一种非侵入式检查方法,其获得的信号能够反映心脏的电活动信息,对心脏状况的诊断以及疾病的预防和治疗起到了重要的作用。由于心脏活动是随着体位和运动状态的改变而变化的,因此,在一些特殊的情况下,例如运动员进行训练或者比赛时,需要对心电信号进行动态监测,以获取更为准确的数据。同时,在动态心电信号的监测过程中,由于受到临床和运动场合等外部环境的干扰,监测到的心电信号常