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基于EMD的EEG信号增强在高刺激率范式下的听觉诱发电位恢复
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上传时间: 2021-03-16
详细说明：短暂的刺激间间隔（ISI）是研究听觉诱发电位（AEP）的高刺激率（HSR）范式的固有特征之一。 在短ISI时，相邻刺激的AEP重叠。 为了将AEP解析为特定的刺激，需要反向的重叠过程。 逆滤波（也称为反卷积）已普遍用于实现此目标。 然而，由于逆滤波可实质上放大原始EEG记录中的此类不期望的分量噪声和伪像，因此所产生的信号可能会严重失真。 在实践中，即使要小心获取优质的脑电图，噪声和伪影也是不可避免的。 因此，对于使用HSR范例进行研究而言，至关重要的是删除或至少抑制这些不想要的组件。 本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）和阈值过滤/剔除的系统化EEG信号增强方法，并利用合成数据和真实数据测试了该方法的有效性。 两种数据类型的结果一致表明，根据目测检查和使用两个指标估算的SNR，我们的方法可以显着提高回收的AEP的质量。
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