使用陀螺仪自动检测由于头部运动而产生的脑电图伪影
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S. O’Regan. 电气工程系,科克大学,爱尔兰科克
摘要
在先前的工作中已经证明了在流动EEG系统中可靠检测头部运动伪影的必要性。本文提出使用陀螺仪来检测EEG中的伪影。从陀螺仪信号中提取一组特征,并使用互信息评估函数进行排名。随后使用线性判别分析作为区分正常EEG和伪影的一种方法。还将支持向量机分类器应用于陀螺仪特征信号。结果表明,从正常EEG中提取的陀螺仪特征与从头部运动引起的伪影中提取的特征之间有良好的分离,这为将陀螺仪信号作为头部运动伪影分类中的特征提供了有力的理由。点击这里阅读完整报告
S. O’Regan. 电气工程系,科克大学,爱尔兰科克
摘要
在先前的工作中已经证明了在流动EEG系统中可靠检测头部运动伪影的必要性。本文提出使用陀螺仪来检测EEG中的伪影。从陀螺仪信号中提取一组特征,并使用互信息评估函数进行排名。随后使用线性判别分析作为区分正常EEG和伪影的一种方法。还将支持向量机分类器应用于陀螺仪特征信号。结果表明,从正常EEG中提取的陀螺仪特征与从头部运动引起的伪影中提取的特征之间有良好的分离,这为将陀螺仪信号作为头部运动伪影分类中的特征提供了有力的理由。点击这里阅读完整报告
S. O’Regan. 电气工程系,科克大学,爱尔兰科克
摘要
在先前的工作中已经证明了在流动EEG系统中可靠检测头部运动伪影的必要性。本文提出使用陀螺仪来检测EEG中的伪影。从陀螺仪信号中提取一组特征,并使用互信息评估函数进行排名。随后使用线性判别分析作为区分正常EEG和伪影的一种方法。还将支持向量机分类器应用于陀螺仪特征信号。结果表明,从正常EEG中提取的陀螺仪特征与从头部运动引起的伪影中提取的特征之间有良好的分离,这为将陀螺仪信号作为头部运动伪影分类中的特征提供了有力的理由。点击这里阅读完整报告