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【2h】

Removal of muscle artefacts from few‐channel EEG recordings based on multivariate empirical mode decomposition and independent vector analysis

机译：基于多元经验模式分解和独立载体分析，从几通道EEG记录中移除肌肉制品

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Xueyuan Xu; Xun Chen; Yu Zhang;
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年度 2018
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1. Removal of Muscle Artifacts from Single-Channel EEG Based on Ensemble Empirical Mode Decomposition and Multiset Canonical Correlation Analysis [J] . XunChen, ChenHe, HuPeng Journal of applied mathematics . 2014,第1期

机译：基于集合经验模态分解和多集典范相关分析的单通道脑电信号去除人工假象
2. The Removal of EOG Artifacts From EEG Signals Using Independent Component Analysis and Multivariate Empirical Mode Decomposition [J] . Gang Wang, Chaolin Teng, Kuo Li, Biomedical and Health Informatics, IEEE Journal of . 2016,第5期

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3. Source Separation From Single-Channel Recordings by Combining Empirical-Mode Decomposition and Independent Component Analysis [J] . Mijovic B., De Vos M., Gligorijevic I., Biomedical Engineering, IEEE Transactions on . 2010,第9期

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4. Application of multivariate empirical mode decomposition and canonical correlation analysis for EEG motion artifact removal [C] . Siddhi Tavildar, Ashkan Ashrafi 2016 Conference on Advances in Signal Processing . 2016

机译：多元经验模态分解和典型相关分析在脑电运动伪影去除中的应用
5. A wavelet-based matlab suite for the analysis of EEG recordings. [D] . Clemans, Zachary Adam. 2013

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6. EOG Artifact Correction from EEG Recording Using Stationary Subspace Analysis and Empirical Mode Decomposition [O] . Hong Zeng, Aiguo Song, Ruqiang Yan, 2013

机译：使用固定子空间分析和经验模式分解从EEG记录进行EOG伪影校正
7. Classification of motor imagery tasks using phase synchronization analysis of EEG based on multivariate empirical mode decomposition [O] . Liang S, Choi KS, Qin J, 2014

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8. Evaluating a Multivariate Directional Connectivity Measure for Use in Electroencephalogram (EEG) Network Analysis Using a Conductance-Based Neuron Network Model. [R] . Vettel, J. M., Franaszczuk, P. J. 2015

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