基于独立向量分析的脑电信号中肌电伪迹的去除方法

来源：电子与信息学报杂志2016年第11期北京时间：

作者：陈强, 陈勋, 余凤琼

单位：1.(合肥工业大学生物医学工程系 合肥 230009) ②(安徽医科大学医学心理学系 合肥 230032)

摘要：脑电数据经常被各种电生理信号伪迹所污染。在常见伪迹中，肌电伪迹特别难以去除。文献中最常用的方法包括诸如独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)和典型相关分析(Canonical Correlation Analysis, CCA)等盲源分离技术。该文首次提出一种基于独立向量分析(Independent Vector Analysis, IVA)的新方法，用以去除脑电中的肌电伪迹。IVA同时使用高阶统计量和二阶统计量，因此该方法能够充分利用肌电伪迹的非高斯性和弱相关性，兼具ICA方法和CCA方法的优势。实验表明，使用IVA方法可以在保留脑电成份的同时极大抑制肌电伪迹，效果显著优于ICA法和CCA法。

关键词：脑电, 肌电伪迹, 盲源分离, 独立向量分析

基金资助：国家自然科学基金(61501164, 81571760)