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基于小波分析的EEG伪迹去除与特征分析研究  
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【英文题名】 Study of EEG Artifacts Removal and Feature Analysis Based on Wavelet Analysis
【作者】 黄思娟;
【导师】 吴效明;
【学位授予单位】 华南理工大学;
【学科专业名称】 生物医学工程
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 华南理工大学
【网络出版投稿时间】 2011-10-26
【关键词】 脑电信号EEG; 小波分析; 眼电伪迹; 肌电伪迹; 特征提取与分类;
【英文关键词】 electroencephalogram(EEG); wavelet analysis; electro-oculogram(EOG); electromyogram (EMG); feature extraction and classification;
【中文摘要】 脑-机接口(BCI)是不依赖于外周神经与肌肉的信息传输通道,帮助思维正常但神经肌肉系统瘫痪或丧失肢体运动能力的患者实现与外界沟通,提高生活质量。其中,基于头皮脑电(EEG)的BCI成本低、操作方便、无创,是当前研究热点。BCI技术研究涉及三大问题:信号采集、信号处理与分析、和外部控制。其中信号采集过程中,EEG信号微弱,易受环境、设备及实验者生理、精神因素影响,往往含有伪迹信号。伪迹信号的存在给EEG分析带来很多困难。因此,探索先进的伪迹识别与去除是当前脑电信号研究的重要方面。此外,对于EEG信号的特征分析是实现BCI技术中至关重要的技术问题。本文针对上述两大技术问题对EEG信号进行研究,主要工作: (1)EEG伪迹信号去除方法的确定。掌握脑电信号基本生理知识,尤其是采集方法及事件相关去同步/同步化特性等;分析EEG中常见伪迹信号,重点突出对后期EEG分析有较大影响、最难去除的眼电、肌电伪迹。结合各种伪迹信号去除方法的局限性及所处理EEG的特殊性,提出基于小波分析的EEG信号眼电肌电伪迹去除算法。 (2)小波系数阈值法实现EEG中眼电肌电伪迹的实时去除。基于小波系数的意义,利用眼电、肌电伪...
【英文摘要】 Brain-computer interface (BCI) is a communication channel which does not depend on the brain’s normal output pathways of peripheral nerves and muscles. It helps the paralyzed patients communicate with the environment and improve life quality. The electroencephalogram(EEG) based BCI is the main interest of current BCI research due to its advantages of low cost, easy operation and non-invasiveness. The study of BCI involves three questions: signal collection, signal processing and analysis, and external contr...
【更新日期】 2011-11-16

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