基于扩展Infomax与DOST的多导联睡眠脑电伪迹去除方法研究.docx
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基于CNN脑电信号伪迹检测与去除的EEMD方法基于CNN脑电信号伪迹检测与去除的EEMD方法摘要:脑电信号是一种常用的生物电信号,可以提供人类大脑活动的信息。然而,由于各种干扰因素的存在,如眼动、肌电等,脑电信号中常常存在伪迹。准确地检测和去除这些伪迹对于脑电信号的分析和应用至关重要。本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和经验模态分解(EEMD)的方法,来实现脑电信号伪迹的检测和去除。关键词:脑电信号;伪迹检测;去除;卷积神经网络;经验模态分解1.引言脑电信号是记录大脑活动的一种非侵入性的方法,常被应
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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