基于eog的阅读行为识别中眨眼信号去除算法研究.pdfVIP

第３３卷　第２期 信 号 处 理 Ｖｏｌ．３３　Ｎｏ．２ ２０１７年２月 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＩＧＮＡＬＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ Ｆｅｂ．２０１７ 文章编号：１００３－０５３０（２０１７）０２－０２３６－０９ 基于ＥＯＧ的阅读行为识别中眨眼信号去除算法研究 １，２ １，２ １，２ １，２ 张贝贝 　欧阳蕊 　张　超 　吕　钊 （１．安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室，安徽合肥２３００３９； ２．安徽大学信息保障技术协同创新中心，安徽合肥２３０６０１） 摘　要：由于眼电图（ＥＯＧ）能反映不同行为状态下的眼球运动模式，因此，基于ＥＯＧ的阅读行为识别已经成为 一个新的研究热点。为了降低眨眼信号对阅读行为识别的影响，提高正确率，本文提出了一种基于独立分量分 析（ＩＣＡ）的眨眼信号去除算法。该算法首先利用ＩＣＡ方法从原始多通道ＥＯＧ信号中分离出眨眼信号，然后通过 计算各输出通道的峭度值，自动识别眨眼信号通道，将其置零后映射回原始观测信号以达到噪声去除目的。实 验室环境下，对降噪后的ＥＯＧ信号进行阅读状态识别，其平均正确率达到９５５ ，相比较原始ＥＯＧ信号、带 通滤波法及主分量分析方法（ＰＣＡ）分别提升了３３９ ，５００ 和２７０ ，实验结果验证了所提算法的有效性。 关键词：眼电图；独立分量分析算法；主分量分析算法；低通滤波器；峭度 中图分类号：ＴＰ３９１　　　文献标识码：Ａ　　　ＤＯＩ：１０．１６７９８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３０５３０．２０１７．０２．０１５ ＡＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇＢｌｉｎｋＳｉｇｎａｌｉｎＲｅａｄｉｎｇＡｃｔｉｖｉｔｙ ＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＥＯＧ １，２ １，２ １，２ １，２ ＺＨＡＮＧＢｅｉｂｅｉ　ＯＵＹＡＮＧＲｕｉ　ＺＨＡＮＧＣｈａｏ 　ＬＶＺｈａｏ （１．ＫｅｙＬａｂｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｅｆｅｉ，Ａｎｈｕｉ２３００３９，Ｃｈｉｎａ； ２．ＣｏＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｆｏｒＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｕｐｐｌｙ＆ＡｓｓｕｒａｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｅｆｅｉ，Ａｎｈｕｉ２３０６０１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＥＯＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｏｃｕｌｏｇｒａｍ）ｃａｎｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｐａｔｔｅｒｎｏｆｅｙｅｍｏｖｅｍｅｎｔｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｒｅａｄｉｎｇ ａｃｔｉｖｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＥＯＧｈａｓｂｅｃｏｍｅａｎｅｗｒｅｓｅａｒｃｈｈｏｔｓｐｏｔ．ＴｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｂｌｉｎｋＥＯＧｓｉｇｎａｌａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｒａｔｉｏ，ａｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＩＣＡ（ＩｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ）ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｉｓｕｓｅｄｔｏｒｅｍｏｖｅｔｈｅｂｌｉｎｋＥＯＧｓｉｇｎａｌ．Ｔｏｓｔａｒｔｗｉｔｈ，ＩＣＡｗａｓｕｓｅｄｔｏｓｅｐａｒａｔｅｔｈｅｂｌｉｎｋｓｉｇｎａｌｆｒｏｍｏｒｉｇｉｎａｌｍｕｌｔｉｃｈａｎ ｎｅｌＥＯＧｓｉｇｎａｌ．Ｔｈｅｎｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｎｏｔｏｎｌｙｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｂｌｉｎｋｓｉｇｎａｌｃｈａｎｎｅｌａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｂｙｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈ