独立分量分析去除EEG中眼动伪差的方法研究

摘要

对独立分量分析(ICA)方法中推广的最大熵(ExtendedInfomax)算法和奇异值分解(SVD)技术分离脑电图(EEG)中眼动伪差的效果进行了比较,确证ICA方法在极低信噪比时有更好的抗干扰性.同时,使用该算法成功地对16导联早老性痴呆症患者EEG信号中的眼动伪差进行了提取和分离.结果表明,ICA在生物医学工程,尤其是临床医学工程中具有潜在的重要应用价值.