基于经验模态分解的眼电伪迹去除方法的研究

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1、分类号：Ｎ３７密级：公开Ｗ鴻乂ｆ研究生学位论文基于经验模态分解的眼电伪迹论文题目（中文）去除方法的研究＾ＲｅｍｏｖａｌｏｆＯｃｕｌａｒＡｒｔｉｆａｃｔｓｋｉＥＥＧ论文题目（外文）ＢａｓｅｄｏｎＥＭＤ研究生姓名史玉君？通信与信息系统学科、专业信息与通信工程研究方向生物医学信号处理学位级别硕±导师姓名、职称胡斌教授文Ｉ作起止年月２０１４年５月至２０１５年５月论文提交日期２０巧年４月论文答辩日期２０巧年６月学位授予２０化年６月日期校址：甘肃省兰州市

2、原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所耳得的成果。学位论文中凡引用他人己经发表或未发表的成果、数据、观点等，＾ｉ己明确注明出处，不包含任何其他个人或集体。除文中己经注明引用的内容外己经发表或撰写过的科研成果，。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体均己在文中Ｗ明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。、论文作者签名：：义至或日期部传叫＇关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家

3、有关部口或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可［＾将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该一论文直接相关的学术论文或成果时，第署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容：□可Ｗ公开□不宜公开，，已在学位办公室办理保密申请解密后适用本授权书。＂＂上选项内选择其中一Ｖ（请在项打）々卷１１，定丈緣，论文作者签名：导师签名：、２ｍ２０／＾Ｌ－＇（；日期：日期ｑ基于经验模态分解的眼电伪迹去除方法的研究中文摘要

4、近年来，在探索抑郁症的发病机制和辅助抑郁病临床诊治评估方面，脑电信一种重要的无创方法号为探索脑活动提供了。由于脑电信号自身固有的特点和外、屯、电等其他人体电界环境的影响，在采集过程中不可避免的会受到眼电、肌电信号和工频干扰、极化噪声等的干扰。在这些干犹当中，由于眼睛离头部近，眼电信号的幅值远大于脑电信号，眼电伪迹（ｏｃｕｌａｒａｒｔｉｆａｃｔｓ，０Ａ）对脑电信号的影＂＂响最大。所Ｗ在脑电信号预处理模块，消除眼电伪迹最大程度的获取纯净的脑电信号是非常重要的一部分。一经验模态分解（ｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＥＭＤ）是种非线巧

5、方法，它一ｍｃ系列本征模态函数（ｉｎｔｒｉｎｓｉｃｍｏｄｅｆｉｔｉｏｎＩＭＦ）把非平稳信号自适应的分解为，之和。本文提出基于经验模态分解的眼电伪迹去除方法ＤＥＭＤ，此方法不仅能够很好的去除眼电伪迹，而且丝毫不影响非眼电区域的脑电信号和最大程度的保留眼电区域的脑电信号。根据方法产生的思路，本文研究的内容大致如下：（１）首先对原始脑电数据直接做ＥＭＤ，对分解出来的本征模态函数有直观的了解ＩＭＦｓ成分，直接去除，发现去噪后的脑电信号。然后挑选与０Ａ有关的一和原始脑电信号具有千分优秀的跟随特性。这是ＥＭＤ用于脑电去噪的个亮点（２）提出基于经验模态分解算法的

6、混合去噪方法ＤＥＭＤ。该方法结合离散小波变换（ＤｉｓｃｒｅｔｅＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＷＴ）和经验模态分解ＥＭＤ，首先对原始脑电信号进行离散小波分解，把脑电信号分解为高频成分和低频成分，然后对低频成分进行ＥＭＤ分解，根据区分标准决定与ＯＡ有关的ＩＭＦｓ成分，并探测其眼电区域，，移除与０Ａ有关ＩＭＦｓ的眼电区域内的数据段最后重构信号。利一用仿真数据和真实ＥＲＰ数据，采用定评估标准，把较ＤＥＭＤ方法和另外两个眼电伪迹去除方法ＳＷＴ闽值法和自适应预测滤波器Ａ巧法作对比，验证了此方法的准确性和优越性。（３）探索离散小波变换在ＤＥＭＤ方法中的必要

7、性。通过实验比较得出ＤＥＭＤ相对于田ＭＤｏｎｌｙ］在去除眼电噪声方面更有效，Ｗ证明ＤＷＴ的必要性。，关键词：脑电信号眼电伪孤经验模态分解ＩＲｅｍｏｖａｌｏｆＯｃｕｌａｒＡｒｔｉｆａｃｔｓｉｎＥＥＧＢａｓｅｄｏｎＥＭＤＡｂｓｔｒａｃｔＥＥＧｈａｓｂｅｅｎ汪打ｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ化ｏｌｗｈｉｃｈｇｉｖｅｓａｎｉｎｓｉｇｈｔｉｎｔｏｅｘｐｌｏｒｉｎｇｔｈｅｐａｔｈｏｅｎｅｓｉｓｏｆｄｅｒｅｓ