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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明提供了一种基于CEEMDAN‑DFA‑ICA的脑电疲劳信号预处理方法，涉及脑电信号处理技术领域，利用脑电采集装置获取具有混合眼电伪迹的脑电信号；首先采用CEEMDAN方法对脑电信号进行自适应分解得到本征模态函数；再基于DFA方法获取信号的标度指数，分离出有效的本征模分量IMF；接着将无效本征模分量组进行ICA分析，并计算其模糊熵，将模糊熵值最高的第一个IC作为含噪分量并置零，再对所有IC分量进行逆ICA分析，得到去噪后的本征模分量IMF集合。将所有处理后的本征模分量IMF进行重构，得到预处理后的脑电信号。本发明通过对脑电信号进行预处理，实现了算法的融合，对实测信号中受到强干扰的部分进行识别与噪声抑制，具有良好的去噪效果，可以有效改善脑电信号实测数据质量。
主权项：1.一种基于CEEMDAN-DFA-ICA的脑电疲劳信号预处理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取脑电信号EEG信号数据，将其通过常见滤波等方法进行预处理；其中，EEG信号数据来源于自创建实验环境采集数据和公开数据集；S2、对来自多通道的EEG信号数据进行CEEMDAN自适应分解，得到不同的本征模态函数；S3、基于DFA方法获取信号的标度指数，从而判断各个本征模分量有效性，分离出有效的本征模分量IMF；S4、将包含大量噪声分量的无效本征模分量组成新的观测信号作为构建多个虚拟通道，采用ICA方法进行盲源分离，计算每个虚拟通道的模糊熵，将模糊熵值最高的第一个IC作为含噪分量并置零，接着对所有IC分量进行逆ICA分析，得到去噪后的本征模分量IMF；S5、将去噪后的本征模分量IMF和认为不含噪声的有效本征模分量IMF进行重构，得到预处理后的脑电信号；S6、将通过常见滤波等方法预处理的信号与通过CEEMDAN-DFA-ICA方法预处理的信号进行比较。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种基于CEEMDAN-DFA-ICA的脑电疲劳信号预处理方法
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