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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明涉及一种去除脑电信号中的伪迹信号的方法，其步骤如下：首先对脑电信号进行带通滤波处理，然后使用PSO算法优化要加入的高斯白噪声幅值，利用ACF筛选出理想的高斯白噪声加入到脑电信号中，紧接着利用CEEMDAN算法分解混有高斯白噪声的脑电信号，通过计算各分量峰态系数和低频功率占比消除尖峰伪迹分量，进一步使用箱线图技术寻找去伪迹效果最优的伪迹分量，将这些分量清零并对剩余的分量进行重构，得到干净的脑电信号。相比现有技术，本发明所提方法解决了分解脑电信号中的模态混叠问题，不仅能有效去除尖峰伪迹信号，还能准确自动寻找去伪迹效果最优的伪迹分量并进行去除，同时保留大量有用的脑电特征信息。在脑电信号预处理、伪迹识别等领域具有广阔的应用前景。
主权项：1.一种结合改进的CEEMDAN和箱线图技术的脑电伪迹去除方法，其特点在于包括：S1、对采集到的脑电信号进行巴特沃斯带通滤波处理，去除真实脑电数据以外的频段；S2、利用PSO算法优化要加入的高斯白噪声的幅值；S3、利用自相关函数ACF筛选出理想的高斯白噪声加入到脑电信号中；S4、利用CEEMDAN算法分解加入高斯白噪声的脑电信号，得到由N个IMF分量与一个Res组成的脑电信号；S5、对分解后的各个独立源信号进行峰态系数和低频功率占比计算识别伪迹源；S6、使用基于粒子群算法的异常点因子优化的箱线图技术消除伪迹源，重构剩余的源信号，得到干净的脑电信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种结合改进的CEEMDAN和箱线图技术的脑电伪迹去除方法
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