《表1 多种方法去除H-EOG后的平均RMSE比较 (单位:μV)》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《脑电中眼电伪迹的自动识别与去除》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

采用WT、PCA、ICA等多种方法去除眼电伪迹，计算伪迹去除后的脑电信号与纯净脑电信号的10组实验均方根误差的平均值如表1所示，WT方法去除水平眼电伪迹时效果最差，这是由于WT方法无法针对EEG信号与EOG信号的频带混叠问题进行伪迹有效去除；基于PCA、ICA、SOBI的水平眼电伪迹去除效果得到明显改善，且ICA和SOBI的效果较为接近并优于PCA，这说明脑电源信号和观测信号能够较好地满足盲源分离的原理和条件，但眼电伪迹去除效果还取决于脑电源信号的统计特点和分布特性；基于DWICA的去除效果进一步得到提高，这是由于小波系数相对于EEG源信号超高斯性更强；本文方法（DWSOFE）去除水平眼电伪迹效果最佳，在C3、Cz、C4中任意导联上均方根误差都取得相对最小值，这主要是由于该方法利用小波变换对非平稳的MI-EEG信号进行多分辨分析，获得了具有较好平稳性的小波系数，使之更加吻合SOBI假设条件，有效增强了对于EEG信号的适应性。