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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，常被应用于神经科学、临床诊断等领域。然而，脑电信号在采集和处理过程中容易受到各种干扰因素的影响，从而导致出现伪迹。这些伪迹可能来自于眼动、肌电等。如果不对这些伪迹进行准确的检测和去除，将会影响到对脑电信号的分析和应用。
2.相关工作
许多方法已经被提出来检测和去除脑电信号中的伪迹。然而，这些方法往往需要进行复杂的预处理步骤和参数调节。此外，它们可能无法有效地区分伪迹和真实的脑电信号，从而导致信号的失真或遗漏。
3.方法
本文提出了一种基于CNN和EEMD的方法来检测和去除脑电信号中的伪迹。首先，我们将输入的脑电信号进行经验模态分解，将其分解成多个本征模态函数（IMFs）。然后，我们使用CNN来对这些IMFs进行分类，以区分伪迹和真实的脑电信号。最后，我们使用重建技术来恢复原始的脑电信号，去除伪迹。
4.实验结果
我们使用公开的脑电数据集进行实验验证。结果表明，我们的方法能够准确地检测和去除脑电信号中的伪迹，同时保持原始信号的特征。
5.讨论与展望
本文提出了一种基于CNN和EEMD的方法来检测和去除脑电信号中的伪迹。实验证实了该方法的有效性和稳定性。然而，还有一些问题需要进一步研究，例如如何进一步提高去伪迹的效果，如何应对更复杂的干扰因素等。
结论
本文提出了一种基于CNN和EEMD的方法来检测和去除脑电信号中的伪迹。实验结果表明，该方法能够准确地检测和去除脑电信号中的伪迹，保持原始信号的特征。这对于脑电信号的分析和应用具有重要意义。
参考文献：
1.ZhengY,YaoL,ZhangY,etal.AstudyontheremovalofphysiologicalartifactsfromEEGsignals[J].BioMedicalEngineeringOnLine,2018,17(1):76.
2.LiX,MaF,LiP,etal.ThestudyofphysiologicalnoiseimpactonEEGsignalsusingEEMDdenoisingalgorithm[J].BioMedicalEngineeringOnLine,2018,17(S2):59.
3.ZhangZ,ZhaoX,ZhangZ,etal.ArtifactRemovalinEEGSignalsUsingUnsupervisedDeepGenerativeModels[J].BioMedResearchInternational,2020,2020:8847038.